我想运行的NED查询。
from astroquery.ned import Ned
result_table = Ned.query_object("NGC 224")
这是通过纪录片中的例子来说明的。
我有以下问题:
TableParseError: Failed to parse NED result! The raw response can be found in
self.response, and the error in self.table_parse_error.
在self.table_parse_error中,我发现:
AttributeError(&
我想更新一系列jpeg2000图像中的元数据。我想用python来实现。我已经研究过glymur,并且能够提取xml etree:
import glymur
from lxml import etree
jp2 = glymur.Jp2k(file)
metaroot = jp2.box[3].xml # 4th element in box contains the metadata I want
fitshdr = metaroot[0] # the metadata originated as a fits header
然后,我可以获得标记和标记值:
for kw in fit
我是一名天文学专业的学生,从事大数据集的工作。我在一台超级计算机上有80 TB的.fits文件,我正在尝试使用python处理这些文件。我可以通过提交作业来处理存储在超级计算机上的数据(作业在队列中排了很长时间),或者我可以在本地桌面上处理数据(而不下载所有数据)。但是,由于存储问题,我无法将所有(80 to )数据下载到本地桌面上。我想知道是否有办法在本地桌面上运行处理python脚本,但它使用安全外壳从超级计算机读取数据。
谢谢。
我正在使用Typeahead并尝试添加一个标记数组。
看小提琴:我输入“天文学a”,一切都很好。在我将下一个字符"n“添加到”天文学an“之后,typeahead确定不再有匹配项。
当我注释掉这两个标记行时,它将匹配整个字符串“天文学和物理”。
我不知道我到底做错了什么。
JsFiddle上的完整示例:
var json=[
{
"name":"Astronomy and Physics",
"tokens":["astronomy and physics", "testwords"
我正在用python阅读关于数据分析的参考1,并在我的笔记本电脑中测试代码。本文讨论了与使用内置列表相比,使用numpy数组如何加快速度。
然而,我感到惊讶的是,得到了相反的结果:
In [5]: L =range(10000000); %timeit sum(L)
1 loops, best of 3: 201 ms per loop
In [9]: xL=np.array(L,dtype=int); %timeit sum(xL)
1 loops, best of 3: 6.79 s per loop
第一个和应该比第二个要慢得多。更改dtype选项值不会改变结果。
我在OSX10.6.
“天文学家发现恒星”的关系是m:n,因为天文学家可以发现许多恒星,一颗恒星也可以从许多天文学家那里发现。
无论如何,每颗恒星都会有一个发现日期。如果有许多天文学家在研究它,他们应该同时做,否则,只有第一个得到了这个发现的功劳。
因此,在PostgreSQL中,我们有:
CREATE TABLE astronomer (
astronomer_id serial PRIMARY KEY,
astronomer_name text NOT NULL UNIQUE
);
CREATE TABLE star (
star_id serial PRIMARY KEY,
我正在编写DAG,它将导出条形事务。
我有使用条形模块的python脚本,它在我的本地计算机和AWS管道上都能很好地工作。但是,当我试图在dag中添加条带模块时(
import stripe
),我收到错误:
File "/opt/airflow/analytics-pipelines/dags/stripe_to_s3.py", line 6, in <module>
import stripe
ModuleNotFoundError: No module named 'stripe'
我如何在DAG中使用这个模块?