GWpy：引力波天体物理学Python包的软件X 13版本

软件X 13（2021）100657原始软件出版物GWpy：用于引力波天体物理学的Python包邓肯·M放大图片作者：Joseph S. 作者：Scott B. Coughlina，d，Thomas J. Massingerc，亚历山大湖，加-地UrbaneaCardiff University，Cardiff CF24 3AA，UKb加利福尼亚州立大学富勒顿分校，富勒顿，CA 92831，美国cLIGO，麻省理工学院，剑桥，MA 02139，美国d天体物理学跨学科探索研究中心（CIERA），西北大学，埃文斯顿，IL 60208，美国路易斯安那州立大学，Baton Rouge，LA 70803，USAar t i cl e i nf o文章历史记录：收到2020年收到修订版2020年10月29日接受2021年关键词：引力波Python软件a b st ra ctGWpy是一个Python软件包，提供了一个直观的、面向对象的界面，通过它可以访问、处理和可视化来自引力波探测器的数据。GWpy提供了许多用于研究数据的新实用程序，以及许多现有工具的改进的用户界面。GWpy的易用性，以及大量的在线文档和示例，使得GWpy在国际引力波社区中被广泛采用为Python软件开发的基础。版权所有©2021作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本1.0.0用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX_2020_127法律代码许可证GPL-3.0-or-later使用git的代码版本控制系统使用Python的软件代码语言、工具和服务编译要求，运行环境&依赖性astropy≥ 1。1 .一、1，dqsgedb 2，gwosc ind，gwosc≥ 0. 四、0，h5py≥ 1。3,配体片段≥ 1。0的情况。0，liquidmegps≥ 1。二、1，matplotlib≥ 1. 二、0，numpy≥ 1。7 .第一次会议。1，python-dateutil，scipy≥ 0. 12个。1，6≥ 1。5、tqdm≥4。10个。0如果可用，链接到开发人员文档/手册https://gwpy.github.io/docs/1.0.0/有关问题的支持电子邮件请参阅https://github.com/gwpy/gwpy/blob/v1.0.0/CONTRIBUTING.md1. 动机和意义近年来，高级激光干涉引力波天文台[1]和高级室女座天文台[2]首次探测到引力波，包括首次直接观测到双黑洞合并[3]，以及首次联合观测到双中子星的引力波-电磁（EM）[4]。迄今为止的所有探测都需要大量的计算数据分析，不仅要从探测器数据中提取信号及其参数，还要研究探测器本身并分析其行为。*通讯作者。电子邮件地址：macleoddm@cardiff.ac.uk（邓肯M. Macleod）。https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100657Python编程语言[5]已经成为计算GW科学几乎每个方面的关键组成部分，包括探测器控制和自动化[6]，校准[7]，探测器表征[8然而，这些领域的许多软件包都是独立开发的，导致了基本操作的不匹配/多个API。GWpy是一个Python包，它为数据分析的基本构建块提供了一个直观的、面向对象的用户界面。其目的是简化数据输入 /输出（I/O）、信号处理、表格数据过滤和可视化。特别是GWpy的统一I/O系统极大地简化了对“原始”仪器和处理数据的访问和处理，并简化了以前以不兼容格式存储数据的算法的比较。2352-7110/©2021作者。 由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章，使用CC BY许可证（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx邓肯·M作者：Joseph S.作者：Scott B.Coughlin等人软件X 13（2021）1006572表1GWpy中的高级类对象数据结构GWpy类一维时域数据gwpy.timeseries.TimeSeries1D频域数据gwpy.frequencyseries.FrequencySeries二维数据表gwpy.table.EventTable数据质量标志gwpy.segments.DataQualityFlag表2GWpy中常见的数组属性属性类型描述名称str数据名称信道信道这些数据X0数量标量起始数据点DX数量标量数据点自2014年发布第一个alpha版本以来，GWpy已经发展成为单人调查和大规模数据处理工作流程的软件基础，以及许多其他新开发的软件包。它现在是LIGO自动化数据处理环境中的关键组件，包括探测器性能监控[14]，低延迟事件处理[15]和参数估计[16]，并且在验证GW 150914的数据质量调查中至关重要，这是第一次直接探测来自双黑洞合并的引力波[17]。本 文 并 没 有 提 供 GWpy 所 有 功 能 的 完 整 记 录 ， 这 在https://gwpy.github.io/docs/stable/上在线提供。2. 软件描述GWpy是在纯Python中实现的（即没有编译的扩展模块），严重依赖于一些已建立的科学编程包[18GWpy旨在简化GW研究各个领域中常见的典型复杂数据分析任务，包括I/O，信号处理和可视化。2.1. 软件构架GWpy库接口是围绕少量的类对象构建的，这些类对象表示GW数据处理中常见的数据结构，如表1所示。这些对象中的每一个都配备了一套类和实例方法，为用户提供了所有操作的完整接口2.1.1. 阵列结构GWpy 这 种 结构 可 以 直 接访 问 NumPy 的 优 化数 组 函 数 以及Astropy的物理单元处理。对于所有数组类，GWpy添加了描述原始数据源（如果合适）和沿特定物理轴（通常为时间或频率）采样的元数据属性，有关每个属性的描述，请参见表2索引元数据通常仅存储为开始-ing索引值（x0）和步长（dx），具有完整索引如果需要的话，可以手动计算索引。通过直接设置xindex属性，可以存储任意的索引数组。对于二维数组，第二个轴的索引元数据存储在y0、dy和yindex属性中此外，TimeSeriesList和TimeSeriesDict对象提供了用于收集时域数据的附加功能.2.1.2. 表格数据GWpy的EventTable类是astropy的子类。Table对象，提供特定于存储时域事件组的参数的典型域用例的自定义。这些通常是瞬态噪声突发（毛刺）或天体物理GW事件。2.1.3. 数据质量数据GWpy的DataQualityFlag类表示与GW检测器操作状态或所记录数据的质量相关联的时域元数据。 每个DataQualityFlag由两个segmentlist [26]对象组成，分别表示相关标志已知和有效的时间。有关数据质量标志的完整细节，请参见[30]。2.2. 软件功能如上所述，类对象中的每一个被提供有作为类或实例方法提供的所有相关功能。在本节中，我们将介绍所有类通用的统一I/O和可视化接口，以及通常用于将时域数据转换为其他形式的信号处理2.2.1. 统一输入/输出Astropy通过astropy.io模块提供了一个统一输入/输出的基础设施，该模块仅在该包中应用于astropy.table.Table类对象。GWpy利用这个基础设施为所有类对象提供通用的read （）和write（）方法，从而实现对所有通用GW文件格式的读写，有关简化列表，请参见表32.2.2. 远程数据访问GWpy还提供了一个直观的远程数据访问系统，用于将时域数据直接下载到TimeSeries对象中。这分为两种处理方法，用于pub-来自引力波开放科学中心[32]（GWOSC）的lic数据和来自LIGO数据档案的专有数据。对于公共数据访问，通常只有GW应变数据可用，用户只需提供干涉仪前缀（例如和他们感兴趣的时间间隔的停止时间1GWpy则使用gwosc[25]库识别包含满足请求的数据文件的远程URL，将它们下载到临时位置，读取数据，然后删除临时文件。对于专有数据，其中有数十万个数据通道可用，用户必须提供通道的名称以及定时间隔。然后，GWpy将查询本地数据存档服务（如果直接在LIGO操作的计算中心运行），或者远程数据访问服务的有序列表中的一个或全部，在任何一种情况下都只向用户返回所请求的数据。array（xindex）仅在以下情况下计算（通过属性方法）：用户特别要求的。这使得索引的内存开销最小，同时不需要用户1定时参数可以以GPS时间（浮点）或人类可读的UTC日期字符串的形式给出。邓肯·M作者：Joseph S.作者：Scott B.Coughlin等人软件X 13（2021）1006573表3一系列在GWpy中实现的自定义格式，可通过统一的I/O接口访问 对于列出的类对象。格式类描述'gwf'{Time、频率}系列通用GW数据帧格式[31]'hdf5'{Time、频率}系列简单的HDF5数据集'hdf5.losc'{Time、频率}系列GWOSC格式的HDF5数据集[32]'ligolw'EventTableLIGO轻量级XML [33]'根'EventTable根[34]树木2.2.3. 信号处理许多研究应用需要将观测站记录的“原始”时域数据转换为频域或其他格式，以便研究数据的特征。TimeSeries对象利用SciPy[22]信号处理库scipy.signal来提供时域信号处理的实例方法，包括：计算数据的傅立叶变换（.fft（）），估计两个序列之间的相干性（.coherence（）），估计功率或振幅谱密度（.psd（），.asd（）），2 和gener-绘 制 重 叠 谱 密 度 估 计 的 谱 图 （ .spectrogram（），.spectrogram 2（））。此外，GWpy提供了Q变换的实现[35]，用于生成数据的多分辨率时频图（.qtransform（））。FrequencySeries对象提供了一个.ifft（）实例方法来计算傅立叶逆变换。2.2.4. 可视化每个GWpy类对象都包括一个Matplotlib支持的可视化接口[20]。对于大多数对象，这是作为plot（）实例方法提供的，该方法将对象分解为matplotlib所需的相关数组，根据需要呈现这些数组，并返回格式化的matplotlib. figure.Figure。第3节演示了此功能。3. 说明性实例以下示例复制自https://gwpy.github.io/docs/1.0.0/examples/上的在线文档。3.1. 示例1：从公开LIGO数据该示例演示了下载与GW 150914相关的公共GW事件数据，估计应变数据的振幅谱密度，并在图中显示这些数据（见图11）。①的人。清单1：使用GWpy生成ASD图的示例代码从gwpy.timeseries导入 TimeSeries数据=TimeSeries.fetch_open_data（“H1”2015-09-14 09：50：302015-09-14 09：51：00sample_rate=16384，）asd = data.asd（fftlength=4）plot = asd.plot（color=“gwpy：ligo-hanford”，xscale=“log”，xlim=（20，4000），yscale=“log”，ylim=（2 e-24，5e-21），ylabel=r“应变噪声[Hz$^{-1/2}$]"，）plot.show）搜索结果2有关支持的平均方法的完整描述，请参阅TimeSeries.psd（）的文档。3.2. 示例2：估计两个数据通道之间的相干性该示例演示了访问专有的LIGO仪器数据并估计加速度计信号和校准的GW应变数据之间的相干性（见图1）。 2）的情况。清单2：使用GWpy估计两个时间序列之间的一致性的示例代码。从gwpy.timeseriesimport TimeSeriesDict data =TimeSeriesDict.get（“H1：GDS-CALIB_STRAIN'，”H1：PEM-CS_ACC_PSL_PERISCOPE_X_DQ ']，1126260017，1126260617,）hoft = dataacc = datacoh = hoft.相干性（acc，fftlength=2，overlap=1）图= coh.图（xlabel）plot.show）搜索结果4. 影响GWpy现在是GW数据分析中广泛使用的库，有40多个下游依赖项[36]和250多个恒星[37]，包括LALInference [38]，PyCBC[11]和Bilby [16]。直观的面向对象界面显著减少了大多数GW数据分析管道常见的重复性任务的开销，使研究科学家（预处理任务。GWpy特别支持创建或增强两个广泛使用的基于Web的服务。LIGO Data Viewer Web（LDVW）[39]是一个基于浏览器的应用程序，通过简单的Web表单实现数据可视化。这个应用程序现在使用GWpy作为其大多数可用产品的后端。 LIGO摘要页面[14]是GW网络性能的自动更新Web视图，包括ASD，ASD频谱图，敏感距离趋势和瞬态故障图。该系统生成O（1000）优值，每个LIGO天文台平均每30分钟更新一次，所有这些都是使用GWpy作为数据处理和可视化的后端生成的。这两项服务共同使LIGO科学合作组织（LSC）和Virgo Col的所有成员能够看到关于探测器网络性能的最新信息，并以相同的外观和感觉复制和生成自己的品质因数，大大提高了数据的可比性。通过GWpy可以轻松访问和处理数据，这对于验证邓肯·M作者：Joseph S.作者：Scott B.Coughlin等人软件X 13（2021）1006574图1.一、清单1的输出图。图二、清单2的输出图。GW 150914 [17]，引力波的首次探测，以及随后的探测[40，41]。5. 结论GWpy是一个Python包，为越来越多的GW数据分析工作流提供了基本的构建块。它提供了一个用户友好的、面向对象的界面，可以简化多格式数据I/O、信号处理和可视化，从而显著降低研究人员在开发科学分析软件时的开销。GWpy对于高级激光干涉引力波天文台（aLIGO）的成功至关重要，它可以创建和操作基于控制台和网络的工具，这些工具加速了数据质量调查和对GW探测器数据的理解竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作确认作者要感谢LIGO科学合作组织和Virgo合作组织的所有成员，以及更广泛的科学界，感谢所有与GWpy相关的建设性反馈，错误报告和功能请求。DMM得到了欧盟地平线2020框架计划的支持，英国的赠款协议编号为663380-CU 073。邓肯·M作者：Joseph S.作者：Scott B.Coughlin等人软件X 13（2021）1006575引用[1] LIGO科学合作先进的LIGO经典量子引力2015;32（7）：074001.[2] Acernese F等人，Advanced Virgo：a second generationinterferometricgravitationalwave detector。经典量子引力2015;32（2）：024001.[3] Abbott BP等人，观测来自双黑洞合并的引力波。Phys Rev Lett2016;116（6）：061102。[4] Abbott BP，et al. 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