【发布时间】：2015-06-23 07:40:50
【问题描述】：
我正在使用 Healpy（用 Python 开发的 HEALPix 工具）来读取和写入全天空 CMB 地图。
我对天空地图上的像素坐标如何转换为 numpy ndarray 的条目感到困惑。 FITS 文件中的一个 HEALPix 像素如何转换为 ndarray 条目？
例如，假设我有一个生成的 CMB 映射，Nside=64，lmax=64，使用默认的 RING 方案。总像素数由 Npix=12*Nside**2 给出。因此，在我的示例中，总像素数为 49152。
我拥有的 FITS 文件格式为 1 列乘 48 行。 （第 1 列是所有温度值。）所以，我将此文件转换为 n-dim numpy ndarray。这个数组的形状是 (48,1024)。
问题 1：这个二维数组是不是将天空上的所有地图像素投影成“矩阵”形式？我认为是这样。使用我的示例，48*1024 = 49152，像素总数。
问题2：1024标准从何而来？就 HEALPIx 地图及其坐标而言，这意味着什么？一个 2-dim ndarray 条目（像素）如何与另一个相关（按角度、按 HEALPix 位置等）？
再举个例子，映射 Nside=1024。当我将其转换为二维 ndarray 时，我得到了形状 (12288, 1024)。
编辑：为什么存在这种 1024 元素数组的约定？这与地图上的像素坐标有何对应关系？
【问题讨论】：
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取函数healpy.fitsfunc.write_map() 为什么将IDL_fits参数设置为“如果为真，则在1024行中重塑列，否则所有数据将在一列中。默认值：真。 "为什么是 1024 列，这与 HEALPix 全天地图的坐标有何对应关系？
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1024 只是为了更快地读/写。与天空位置无关。