分光光度法与光度法在测量星系SED PCA中的应用

资源摘要信息:"spectro-photometric-pca" 标题:"spectro-photometric-pca:同时通过光谱和光度法测量Galaxy SED PCA" 从标题中我们可以得知，该资源主要围绕“光谱光度法”和“主成分分析（PCA）”在测量星系光谱能量分布（SED）中的应用。光谱光度法是一种测量天体物理对象光谱的技术，它可以通过不同波长的光的亮度来分析天体的物理性质和化学成分。而PCA是一种常用的数据降维技术，通过找出数据中的主要变化因素来简化数据集，常用于模式识别、图像压缩等领域。在这里，PCA被用来对Galaxy的SED进行分析，帮助科学家们更好地理解和建模星系的辐射特性。 描述:"分光光度法设置和测试" 描述部分详细说明了如何设置和测试该软件包。首先，下载并解压缩相关文件。接着，文档提供了使用pip安装依赖和运行测试的步骤。这里提到的`$ pip install -r requirements.txt`命令用于安装列在`requirements.txt`文件中的所有依赖包，确保环境配置正确。而`$ pip install -e .`命令则是将当前目录下的包以可编辑模式安装，这样可以在不重新安装的情况下修改包内代码。`$ pytest .`用于运行测试用例，验证安装和代码的正确性。此外，还提到了使用“poetry”工具来管理Python依赖和环境。Poetry是一个现代Python包和依赖管理工具，它可以用于创建、构建、发布和管理Python项目。它会自动创建虚拟环境，并允许用户通过`poetry install`来安装所有依赖。同时，使用`poetry run pytest --cov`可以在虚拟环境中运行测试，并输出代码覆盖率报告。使用`poetry shell`进入项目虚拟环境，然后可以运行如`jupyter notebook`之类的程序。 标签:"JupyterNotebook" 标签中提到了“Jupyter Notebook”，这是一种开源的Web应用，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和文本的文档。Jupyter Notebook广泛应用于数据清洗和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等领域。它支持多种编程语言，但最常用的是Python。在天文学和数据分析的背景下，Jupyter Notebook可以用来展示和分析星系的光谱数据，以及创建交互式的教育和研究报告。标签暗示这个软件包可能包含一个或多个Jupyter Notebook文件，用于演示如何使用该软件包进行分析，或者展示分析结果。 压缩包子文件的文件名称列表:"spectro-photometric-pca-master" 文件名称列表中的“spectro-photometric-pca-master”表明了这是一个源代码仓库的名称。在GitHub或其他版本控制系统中，通常会有一个主分支（master）作为项目的正式版本。这个名称暗示了用户可以从这个主分支下载软件包的源代码，并对其进行安装和测试。 总结以上信息，我们可以得知，这个资源是一个Python软件包，专注于使用光谱光度法和PCA技术来分析和建模星系的光谱能量分布。它包含了详细的操作指南，利用pip和poetry工具来安装和测试软件包，以及运行Jupyter Notebook来交互式地分析数据。这可以为天文学家和数据科学家提供一个强大的工具集，帮助他们在其研究中实现高效的数据处理和分析。