python天文画图spectral_cube

我想画N2H+的强度图，我现在有spectral-cube这个库，但是我不知道怎么提取数据库中的数据，或者是不知道在哪里提取数据

参考GPT和自己的思路：

要提取spectral-cube库中的数据，你可以使用spectral-cube中提供的函数来选择你想要的数据。如果你要画N2H+的强度图，可以使用spectral-cube中的read方法来读取fits文件，并使用spectral-cube中的SpectralCube对象来选择N2H+的数据。以下是如何实现这一步骤的示例代码：

import spectral_cube as sc

# 使用read方法读取fits文件
data = sc.fits_utils.extract_data('your_file.fits')

# 使用SpectralCube对象获取N2H+的数据
cube = sc.SpectralCube(data)
n2hp_data = cube.spectral_slab(84.938*u.GHz, 84.941*u.GHz).moment(order=0)

# 绘制N2H+强度图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(n2hp_data[0].value)
plt.show()

这段代码将会从fits文件中读取数据，并从数据中选择84.938到84.941GHz范围内的N2H+数据。然后使用matplotlib绘制N2H+强度图。

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
spectral-cube库可以帮助您处理天体物理数据的立方体（cube）数据，以及提供一些天文学上的常用函数。

为了提取数据库中的数据，您需要使用spectral-cube库中的SpectralCube对象。这个对象可以用来读取FITS文件或者HDF5文件，并提供了一些方法来访问其中的数据。

例如，假设您已经从文件中读取了一个SpectralCube对象，可以使用以下代码来访问数据：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from spectral_cube import SpectralCube

# 读取FITS文件，生成SpectralCube对象
cube = SpectralCube.read('example.fits')

# 获取数据，例如获取第50层数据
data = cube[50].value

# 可以使用numpy中的函数来对数据进行处理
mean_data = np.mean(data, axis=(1,2))

# 可以使用matplotlib来进行可视化
plt.plot(mean_data)
plt.show()

在上面的例子中，我们首先使用SpectralCube.read方法读取了一个FITS文件，生成了一个SpectralCube对象。然后使用方括号[]来访问其中的数据，例如获取第50层数据。最后可以使用numpy中的函数和matplotlib进行数据处理和可视化。

注意，上述代码只是一个示例，具体如何处理和可视化数据取决于您的具体需求。您可以参考spectral-cube库的文档来了解更多详细信息。

有一些公开的星历表，可以从中读取你要的数据