Le CDS et Python I: Explorez le ciel avec ipyaladin

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Katharina Lutz est post-doctorante au Centre de Données astronomiques de Strasbourg (CDS). Elle travaille sur la formation de gaz et d'étoiles dans les galaxies voisines, et la diffusion de l'Observatoire virtuel (VO) et des services CDS. Cela implique de maintenir et de développer des didacticiels et du mentorat dans les écoles VO. Cet article est le premier d'une série d'articles sur les services offerts par le CDS et a été écrit en collaboration avec les développeurs CDS Python, qui travaillent actuellement sur d'autres développements MOCpy et astroquery, et l'équipe de diffusion CDS, qui se prépare pour le prochains événements de formation VO.

Le Centre de Données astronomiques de Strasbourg (CDS) fournit des services et des outils – SIMBAD, VizieR, Aladin et X-Match – qui sont conçus pour fournir aux astronomes les données de référence dont ils ont besoin. Il s'agit du premier article d'une série de quatre articles où nous montrerons comment Aladin Lite peut être intégré dans les cahiers Jupyter et utilisé pour explorer des images du ciel à toutes les longueurs d'onde à l'aide de scripts Python.

Avez-vous déjà travaillé sur un échantillon de sources intéressantes et voulu visualiser rapidement à quoi ressemblent ces sources à différentes longueurs d'onde sans passer par des archives de gazillions? Rideau levé pour ipyaladin! ipyaladin vous permet d'intégrer un widget Aladin Lite dans votre bloc-notes Jupyter, de regarder l'une des 550+ cartes du ciel disponibles (toutes) et même de superposer des catalogues et des tableaux. De nombreuses enquêtes d'images et de cubes sont déjà à votre disposition.

Une méthode à noter est le Hiérarchical Progressive Surveys (HiPS), qui est un mécanisme de tuilage pour visualiser les données d'image et de cube. Les HiPS de nombreuses grandes enquêtes d'images et de certaines études de cubes 3D, ainsi que de grands catalogues, sont disponibles via les protocoles de l'Observatoire virtuel via un réseau de 20 nœuds HiPS à travers le monde. Il existe un certain nombre de visualiseurs HiPS, y compris ceux développés par le CDS: Aladin desktop et Aladin Lite. le ipyaladin package pour Python est un widget Aladin Lite interactif qui peut être utilisé dans votre bloc-notes Jupyter. Un exemple est montré dans l'animation ci-dessous.


Vous pouvez zoomer et dézoomer en faisant défiler et déplacer l'image en cliquant et en faisant glisser. Les deux boutons dans le coin supérieur gauche vous permettent d'interagir avec le widget comme vous le feriez avec n'importe quelle autre implémentation d'Aladin Lite (par exemple, sur la page Web SIMBAD ou le portail ESO Archive Science):

Ce bouton vous permet de définir l'apparence de la carte du ciel (par exemple, choisissez enquête à afficher, quelle palette de couleurs utiliser et quels calques afficher). La vue par défaut est le Digitized Sky Survey, mais de nombreux autres sont disponibles aux longueurs d'onde entre les rayons radio et gamma (par exemple, Pan-STARRS, XMM-Newton ou NVSS). Le site Web a une liste complète des HiPS disponibles.

Ce bouton ouvre un champ de recherche où vous pouvez rechercher votre objet préféré, résolu par le service Sesame (le service qui transforme un nom d'objet en ses coordonnées sur le ciel). Dans la capture d'écran, nous montrons le champ autour de l'amas de coma des galaxies, mais si vous trouvez l'étoile gamma Cas plus intéressante, entrez simplement son nom dans le champ de recherche.

Comment cela fonctionne sans obstruer votre réseau? La structure de données sous-jacente est Hierarchical Progressive Surveys (HiPS, Fernique et al.2015), qui est un format de données multirésolution pour stocker et visualiser des images (tout ciel), des cubes 3D et / ou des catalogues. HiPS utilise la tessellation du ciel HEALPix (Gorski et al. 2005), avec des données organisées en cellules HEALPix. Le principe est «plus vous zoomez, plus vous voyez de détails» et «vous ne téléchargez que les données dont vous avez besoin».

Dans le cas d'images et de cubes 3D, cela signifie que lorsque vous regardez de grandes zones du ciel, vous ne voyez qu'une image à basse résolution (ou cube). Une fois que vous avez zoomé pour regarder de plus petites régions du ciel, la résolution devient de plus en plus fine et plus de détails deviennent visibles jusqu'à ce que la résolution native de l'image ou des données du cube soit atteinte. Dans le cas des catalogues, une commande doit être définie en fonction d'une propriété des sources du catalogue (par exemple, leur luminosité). Lors d'un zoom avant, davantage de points de données de sources de catalogue plus faibles sont affichés. Ainsi, un zoom avant affichera une zone plus petite mais un plus grand nombre de sources plus faibles jusqu'à ce que toutes les sources soient finalement affichées lorsque le champ de vision est suffisamment petit.

Jusqu'à présent, nous avons décrit le fonctionnement de toutes les instances d'Aladin Lite, mais nous vous avons promis un accès via Python, alors c'est parti: Outre les boutons, vous pouvez également contrôler le widget, qui est initié comme un objet Python, avec des commandes exécutées le cahier Jupyter. Par exemple, en affectant une nouvelle valeur au fov (champ de vision) paramètre du aladin objet (aladin.fov = 0,7), le champ de vision du widget est modifié. La modification du levé visible, de la source centrale / des coordonnées ou la superposition des données du catalogue sont réalisées de la même manière (figure 2). Étant donné que les données de catalogue à ajouter doivent être organisées dans une table Astropy, la table peut également être créée et modifiée dans le même bloc-notes Jupyter dans lequel le widget Aladin Lite s'exécute. Si vous exécutez le ipyaladin widget dans un environnement Jupyterlab plutôt que dans un cahier Jupyter, vous pouvez même avoir un panneau pour votre code Python (modification de tables, etc.) contre un panneau fixe présentant la vue Aladin Lite!


Une fois le catalogue ajouté au widget Aladin Lite, cliquez sur n'importe quelle source de catalogue dans le ciel et le widget affichera les valeurs et les mesures du tableau correspondant.

Dans l'ensemble, nous voulons que le widget Aladin Lite pour votre ordinateur portable Jupyter vous fournisse un outil de visualisation rapide et un moyen direct de vérifier où se trouvent les sources d'intérêt, ainsi que ce à quoi ces sources et leurs environnements ressemblent à différentes longueurs d'onde. Si vous souhaitez voir plus d'exemples, vous pouvez trouver de nombreux didacticiels sur le site Web. Dites-nous comment cela fonctionne pour vous et contactez notre service d'assistance pour toute question. Nous accueillons également les problèmes sur Github et sommes sur Twitter, Facebook et YouTube.