读取fits文件保存为txt

读取FITS (Flexible Image Transport System) 文件并将其转换为TXT（文本文件）通常涉及到两个步骤：首先需要处理FITS文件，然后将数据内容写入TXT文件。FITS文件主要用于存储天文学、图像处理等领域的科学数据，而TXT文件则是简单的纯文本格式。

以下是Python中使用`astropy`库（一个流行的用于处理FITS文件的库）的一个示例：

from astropy.io import fits

# 1. 读取FITS文件
hdulist = fits.open('input.fits')  # 替换为你的FITS文件路径
primary_hdu = hdulist[0]  # 获取主HDU (Header Data Unit)

# 2. 提取数据
data = primary_hdu.data

# 3. 将数据保存到TXT文件
with open('output.txt', 'w') as f:
    for row in data:
        f.write('\t'.join(map(str, row)) + '\n')

# 关闭FITS文件
hdulist.close()

相关问题

读取fits文件光谱数据如何绘画光谱python

### 回答1：
要读取fits文件中的光谱数据并用Python绘制光谱图，可以按照以下步骤进行：

1. 安装必要的Python库：首先要确保安装了`astropy`库，它是一个用于天文数据分析的强大工具，支持FITS文件的读取和操作。

2. 导入库和读取数据：在Python脚本中导入`astropy.io.fits`模块，并使用`astropy.io.fits.open()`函数打开FITS文件。使用`.data`属性可以获取光谱数据，保存为一个数组变量。

3. 绘制光谱图：使用`matplotlib`库的`pyplot`模块绘制光谱图。假设光谱数据保存在变量`flux`中，可以使用`pyplot.plot()`函数将光谱数据绘制出来。还可以添加标题、坐标轴标签等。

以下是一个简单示例代码：

import astropy.io.fits as fits
import matplotlib.pyplot as plt

# 打开并读取FITS文件
hdul = fits.open('your_file.fits')
data = hdul[0].data

# 绘制光谱图
plt.plot(data)
plt.xlabel('波长')
plt.ylabel('强度')
plt.title('光谱图')
plt.show()

在实际使用中，可能需要对光谱数据进行一些预处理，如减去背景噪声、标定波长等。这些步骤根据具体需求可能会有所不同。但通过以上步骤，可以读取FITS文件中的光谱数据并使用Python绘制光谱图。

### 回答2：
读取FITS文件光谱数据并绘制光谱图可以使用Python中的astropy库来实现。astropy是一个专门用于天文数据处理的Python库，可以方便地读取和处理FITS文件。

首先，我们需要安装astropy库。使用以下命令来安装：

pip install astropy

接下来，我们可以编写以下代码来读取FITS文件并绘制光谱图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from astropy.io import fits

# 读取FITS文件
hdul = fits.open('光谱.fits')
data = hdul[0].data

# 获取光谱数据
wavelength = data['Wavelength']  # 波长数据
flux = data['Flux']  # 光谱强度数据

# 绘制光谱图
plt.plot(wavelength, flux)
plt.xlabel('Wavelength')  # 设置横轴标签
plt.ylabel('Flux')  # 设置纵轴标签
plt.title('Spectrum')  # 设置图像标题
plt.show()

在上述代码中，我们首先使用`fits.open()`函数打开FITS文件，并使用`data`属性获取光谱数据。其中，`data['Wavelength']`获取到光谱的波长数据，`data['Flux']`获取到光谱的强度数据。

接下来，我们使用`matplotlib.pyplot.plot()`函数绘制光谱图，将波长作为横轴，光谱强度作为纵轴。然后使用`xlabel()`、`ylabel()`和`title()`分别设置横轴标签、纵轴标签和图像标题。

最后，使用`show()`函数显示绘制的光谱图。

以上是使用Python读取FITS文件光谱数据并绘制光谱图的基本步骤。根据具体的数据结构和需求，您可能需要进行一些额外的数据处理和图像调整。

### 回答3：
读取FITS（Flexible Image Transport System）文件中的光谱数据，并使用Python绘制光谱的步骤如下：

1. 导入所需的Python库。首先需要导入astropy库来读取FITS文件的光谱数据，并导入matplotlib库来绘制光谱图形。

2. 使用astropy库读取FITS文件。可以使用astropy.io.fits的open函数来打开FITS文件，并使用该函数的getdata方法来获取光谱数据。将其存储在一个变量中以供后续使用。

3. 绘制光谱图形。使用matplotlib库的plot函数来绘制光谱图形。将步骤2中获取到的光谱数据作为plot函数的参数，即可绘制出光谱图形。

4. 添加图像标签和标题。使用matplotlib库的xlabel、ylabel和title函数来添加图像的x轴标签、y轴标签和标题。可以根据实际情况设置标签和标题的内容，以便更好地解释光谱数据。

5. 显示图形。使用matplotlib库的show函数来显示绘制好的光谱图形。

下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from astropy.io import fits

# 读取FITS文件
hdul = fits.open('光谱.fits')
data = hdul[0].data

# 绘制光谱图形
plt.plot(data)

# 添加图像标签和标题
plt.xlabel('波长')
plt.ylabel('强度')
plt.title('光谱数据')

# 显示图形
plt.show()

请注意，以上示例代码仅为演示如何读取FITS文件的光谱数据并绘制光谱图形的基本过程，具体操作和绘图效果可以根据实际需求进行调整和优化。

写一个python程序：顺序读取文件夹下的.fits文件，将相邻的两个文件相减，并将相减结果保存到一个.txt文件

好的，可以使用以下代码实现您的需求：

import os
import numpy as np
from astropy.io import fits

# 定义.fits文件所在文件夹路径和.txt文件保存路径
fits_folder = '/path/to/fits/folder/'
txt_file = '/path/to/save/txt/file.txt'

# 获取.fits文件列表并排序
fits_files = os.listdir(fits_folder)
fits_files.sort()

# 初始化变量
prev_data = None
result_list = []

# 循环读取.fits文件并相减
for file in fits_files:
    if file.endswith('.fits'):
        # 读取.fits文件数据
        with fits.open(os.path.join(fits_folder, file)) as hdul:
            data = hdul[0].data.astype(np.float32)
        
        # 若不是第一个.fits文件，则与前一个文件相减
        if prev_data is not None:
            result = data - prev_data
            result_list.append(result)
        
        prev_data = data

# 将相减结果保存到.txt文件
with open(txt_file, 'w') as f:
    for result in result_list:
        for row in result:
            f.write('\t'.join(str(val) for val in row))
            f.write('\n')

需要注意的是，上述代码使用了Astropy库来读取.fits文件中的数据，如果您的系统中没有安装该库，可以通过以下命令进行安装：

pip install astropy