功能：#

• 定义和使用单位，例如米（u.m）、秒（u.s）、光年（u.ly）等。
• 处理带单位的物理量（Quantity），支持单位转换与计算。
• 自定义单位和复合单位。
• 自动检测并处理不同单位之间的兼容性。

示例：#

from astropy import units as u

distance = 10 * u.lightyear
speed = 300 * u.km / u.s
time = distance / speed
print(time.to(u.year))

功能：#

• 支持多种坐标系：赤道坐标（ICRS）、地平坐标（AltAz）、银河坐标（Galactic）等。
• 坐标转换。
• 计算天体间的角距离。
• 支持地面观测位置的指定。
• 考虑时间和位置的影响，计算精确的天体位置。

示例：#

from astropy.coordinates import SkyCoord
from astropy import units as u

coord = SkyCoord(ra=10.684*u.deg, dec=41.269*u.deg, frame='icrs')
print(coord.to_string('hmsdms'))

功能：#

• 支持多种时间格式：ISO 8601、JD（儒略日）、MJD（修正儒略日）等。
• 支持时间尺度转换（例如TT、TDB、UTC、UT1）。
• 提供高精度时间计算。
• 时间数组操作。

示例：#

from astropy.time import Time

time = Time('2025-01-10 12:00:00', scale='utc')
print(time.jd)  # 转换为儒略日

功能：#

• 创建、操作和导出表格。
• 支持多种文件格式：CSV、FITS、HDF5等。
• 方便的列操作。
• 支持大数据表的切片和过滤。
• 自定义单元格式化和表格分组。

示例：#

from astropy.table import Table

data = Table({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})
print(data)
data.write('output.csv', format='csv')

功能：#

• 读取和写入FITS文件。
• 访问和修改FITS头部信息。
• 处理多扩展FITS文件。
• 支持压缩数据和流式读取。

示例：#

from astropy.io import fits

hdul = fits.open('example.fits')
print(hdul.info())
data = hdul[0].data
hdul.close()

功能：#

• 容差匹配（astropy.utils.isclose）。
• 进度条显示。
• 随机数生成和分布采样。
• 提供数据缓存和下载功能。

示例：#

from astropy.utils import isclose

print(isclose([1.0, 2.0], [1.0, 2.01], atol=0.05))

功能：#

• 支持标准宇宙学模型（例如Planck15）。
• 计算共动距离、角直径距离、红移等。
• 支持用户定义的宇宙学模型。
• 提供宇宙学参数的插值功能。

示例：#

from astropy.cosmology import Planck15

z = 0.5
distance = Planck15.luminosity_distance(z)
print(distance)

功能：#

• 支持线性、对数和非线性缩放。
• 调整图像对比度。
• 提供多种颜色映射和图像变换工具。
• 与Matplotlib无缝集成。

示例：#

from astropy.visualization import astropy_mpl_style
import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use(astropy_mpl_style)
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()

功能：#

• 定义和评估数学模型。
• 提供多种优化算法进行数据拟合。
• 支持复合模型和参数约束。

示例：#

from astropy.modeling import models, fitting
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 50)
y = 3.0 * np.exp(-0.5 * (x / 1.2)**2)
gaussian = models.Gaussian1D(amplitude=3, mean=0, stddev=1)
fitter = fitting.LevMarLSQFitter()
fit_result = fitter(gaussian, x, y)
print(fit_result)