Python source code:

在智能图像识别时扫描的编辑

# Author: Jake VanderPlas <vanderplas@astro.washington.edu># License: BSD#   The figure is an example from astroML: see http://astroML.github.comimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom astroML.datasets import fetch_moving_objectsfrom astroML.plotting.tools import devectorize_axesdef black_bg_subplot(*args, **kwargs):     """Create a subplot with black background"""     kwargs['axisbg'] = 'k'     ax = plt.subplot(*args, **kwargs)     # set ticks and labels to white     for spine in ax.spines.values():         spine.set_color('w')     for tick in ax.xaxis.get_major_ticks() + ax.yaxis.get_major_ticks():         for child in tick.get_children():             child.set_color('w')     return axdef compute_color(mag_a, mag_i, mag_z, a_crit=-0.1):     """    Compute the scatter-plot color using code adapted from    TCL source used in Parker 2008.    """     # define the base color scalings     R = np.ones_like(mag_i)     G = 0.5 * 10 ** (-2 * (mag_i - mag_z - 0.01))     B = 1.5 * 10 ** (-8 * (mag_a + 0.0))     # enhance green beyond the a_crit cutoff     i = np.where(mag_a < a_crit)     G[i] += 10000 * (10 ** (-0.01 * (mag_a[i] - a_crit)) - 1)     # normalize color of each point to its maximum component     RGB = np.vstack([R, G, B])     RGB /= RGB.max(0)     # return an array of RGB colors, which is shape (n_points, 3)     return RGB.T#------------------------------------------------------------# Fetch data and extract the desired quantitiesdata = fetch_moving_objects(Parker2008_cuts=True)mag_a = data['mag_a']mag_i = data['mag_i']mag_z = data['mag_z']a = data['aprime']sini = data['sin_iprime']# dither: magnitudes are recorded only to +/- 0.01mag_a += -0.005 + 0.01 * np.random.random(size=mag_a.shape)mag_i += -0.005 + 0.01 * np.random.random(size=mag_i.shape)mag_z += -0.005 + 0.01 * np.random.random(size=mag_z.shape)# compute RGB color based on magnitudescolor = compute_color(mag_a, mag_i, mag_z)#------------------------------------------------------------# set up the plot# plot the color-magnitude plotfig = plt.figure(facecolor='k')ax = black_bg_subplot(111)ax.scatter(mag_a, mag_i - mag_z,            c=color, s=1, lw=0)devectorize_axes(ax, dpi=400)ax.plot([0, 0], [-0.8, 0.6], '--w', lw=2)ax.plot([0, 0.4], [-0.15, -0.15], '--w', lw=2)ax.set_xlim(-0.3, 0.4)ax.set_ylim(-0.8, 0.6)ax.set_xlabel('a*', color='w')ax.set_ylabel('i-z', color='w')# plot the orbital parameters plotfig = plt.figure(facecolor='k')ax = black_bg_subplot(111)ax.scatter(a, sini,            c=color, s=1, lw=0)devectorize_axes(ax, dpi=400)ax.plot([2.5, 2.5], [-0.02, 0.3], '--w')ax.plot([2.82, 2.82], [-0.02, 0.3], '--w')ax.set_xlim(2.0, 3.3)ax.set_ylim(-0.02, 0.3)ax.set_xlabel('a (AU)', color='w')ax.set_ylabel('sin(i)', color='w')# label the plottext_kwargs = dict(color='w', fontsize=14,                    transform=plt.gca().transAxes,                    ha='center', va='bottom')ax.text(0.25, 1.01, 'Inner', **text_kwargs)ax.text(0.53, 1.01, 'Mid', **text_kwargs)ax.text(0.83, 1.01, 'Outer', **text_kwargs)# Saving the black-background figure requires some extra arguments:#fig.savefig('moving_objects.png',#            facecolor='black',#            edgecolor='none')plt.show()