「yt_pyXspecを利用した効率化 Step1」に引き続き、yt_pyXspecの利用に関するTutorialを続ける。 公式のpyXspecのドキュメントも要参考。「pyXspec XXX」の検索で簡単にアクセスできる。
| 関数 | 内容 |
|---|---|
ytpx.showParamsAll() |
show parameterおよびshow fit相当の結果をtexttableで整形して表示する |
ytpx.obtainInfoParamsAll() |
show parameterおよびshow fit相当の結果を辞書形式で取得する |
ytpx.showParamsAll_xspec() |
pyXspecでshow parameterおよびshow fit相当の操作を行う |
ytpx.obtainInfoParamsForExport() |
show parameterおよびshow fit相当の結果をスプレッドシートなどへのエクスポートに適したtsv形式で表示およびクリップボードにコピーする |
基本的にはxspecのshow parameterおよびshow fit相当の結果を表示している。差異は以下の通り。
- pyXspecではデータセット内のパラメータ番号がよく用いられることを鑑み、通しのパラメータ番号
i_pTとデータセット内のパラメータ番号i_pを用意した。 - スペース節約のため、
indexをi、parameterをpまたはparam、componentをcまたはcomp、modelをmと省略している。- また、
i_mはpyXspecとしてはモデル番号だが、Xspecとしてはデータセット番号。
- また、
elfはerrorないしlink、frozenの情報を表示する欄 (Xspecでは単にerror)。- ここでのエラーはfit (
xspec.Fit.perform())実行時に得られるエラーではなく、error(xspec.Fit.error())で得られるもの (デフォルトでは1 sigma相当)。 error未実行の場合、下限上限ともに0.0が与えられる。なお、表においては<下限>_<上限>で表記される。
- ここでのエラーはfit (
- 引数で
flag_oneOnly=Trueを与えれば、1番目のデータセットの結果のみ表示される。(2番目以降のデータセットが1番目の値とすべてリンクされている場合に便利) - 引数の
order_value(既定値は5)に応じて、表中の数値の最大有効桁数が設定される。format(val, ".5g")のような関数で文字列に変換しており、指数表示と小数表示は自動で調整される。
ytpx.showParamsAll()
"""
i_p i_pT i_c i_m name_comp name_param unit value elf_0 elf_1
===================================================================================
1 1 1 1 phabs nH 10^22 0.27539 0 0
2 2 2 1 powerlaw PhoIndex 2.6366 0 0
3 3 2 1 powerlaw norm 0.0020709 0 0
4 4 3 1 diskbb Tin keV 3.4262 0 0
5 5 3 1 diskbb norm 0.0027117 0 0
1 6 1 2 phabs nH 10^22 0.27539 = p1 null
2 7 2 2 powerlaw PhoIndex 2.6366 = p2 null
3 8 2 2 powerlaw norm 0.0020709 = p3 null
4 9 3 2 diskbb Tin keV 3.4262 = p4 null
5 10 3 2 diskbb norm 0.0027117 = p5 null
1 11 1 3 phabs nH 10^22 0.27539 = p1 null
2 12 2 3 powerlaw PhoIndex 2.6366 = p2 null
3 13 2 3 powerlaw norm 0.0020709 = p3 null
4 14 3 3 diskbb Tin keV 3.4262 = p4 null
5 15 3 3 diskbb norm 0.0027117 = p5 null
1 16 1 4 phabs nH 10^22 0.27539 = p1 null
2 17 2 4 powerlaw PhoIndex 2.6366 = p2 null
3 18 2 4 powerlaw norm 0.0020709 = p3 null
4 19 3 4 diskbb Tin keV 3.4262 = p4 null
5 20 3 4 diskbb norm 0.0027117 = p5 null
Reduced Chi-Squared: 2238.2 / 1654 = 1.3532
"""
# ytpx.Fit.perform()
# ytpx.Fit.error("1 2 3 4 5")
ytpx.showParamsAll(flag_oneOnly=True)
"""
i_p i_pT i_c i_m name_comp name_param unit value elf_0 elf_1
===========================================================================================
1 1 1 1 phabs nH 10^22 0.27566 0.25721 0.29659
2 2 2 1 powerlaw PhoIndex 2.6387 2.5038 2.7905
3 3 2 1 powerlaw norm 0.0020725 0.0019607 0.0022061
4 4 3 1 diskbb Tin keV 3.4261 3.363 3.4913
5 5 3 1 diskbb norm 0.0027147 0.0024454 0.003024
Reduced Chi-Squared: 2238.2 / 1654 = 1.3532
"""ytpx.showParamsAll()で表示している内容が辞書形式で与えられる。- 引数
flag_forPrintのTrue/Falseによって返り値に含まれる情報が若干調整される。
- pyXspecの機能を利用して
show parameterおよびshow fit相当の結果を表示する。 - 具体的には
xspec.AllModels.show()とxspec.Fit.show()を走らせている。 - 引数で
flag_oneOnly=Trueを与えれば、1番目のデータセットの結果のみ表示される。- この場合は
xspec.AllModels(1).show()とxspec.Fit.show()を走らせる。
- この場合は
ytpx.showParamsAll()で表示している内容がtsv形式(行方向がタブ\t連結、列方向が改行\n連結)で与えられる。- xcmファイルのpath、reduced chisqも追加行に出力される。
- オプションに応じてprint (
flag_print)、クリップボードへのコピー(flag_copy)の有効無効を切り替えられる。 - 出力をそのままスプレッドシートなどに貼り付けることで、表が得られる。
- model:
phabs * (powerlaw + diskbb) - component:
phabs,powerlaw,diskbb
xspecではcomponentをmodelと称することもあるので若干ややこしいが、単体のものがcomponent、それらを 組み合わせたものがmodelである。 parameterはcomponentの結果を調整するパラメータである(その名の通り)。
model = xspec.AllModels(ind_dataGroup)とすればind_dataGroup(データグループのindex、1始まり)に対応するmodelオブジェクトが得られる。- componentの名前は
model.componentNamesでlistとして取得できる。 - componentオブジェクト自体はmodelのattributeとして取得可能。
- 文字列としてcomponent名がある場合、
obj.__dict__attributeを利用してmodel.__dict__[componentName_str]とする。
- 文字列としてcomponent名がある場合、
- parameterとcomponentの関係はcomponentとmodelの関係と同じ。
- parameterの名前は
comp.parameterNamesでlistとして取得可能。 - parameterオブジェクト自体はcomponentのattributeとして取得可能。
comp.__dict__[parameterName_str]でも取得できる。
- parameterの名前は
- parameterのattributeとして値やfrozenなども取得できる。詳細はpyXspecのドキュメントを参考に。
model = xspec.AllModels(1)
print(model.expression)
# 'phabs(powerlaw + diskbb)'
componentNames = model.conponentNames
# ['phabs', 'powerlaw', 'diskbb']
comps = [model.__dict__[compName] for compName in model.componentNames]
comp = comps[0]
print(comp.name)
# 'phabs'
params = [comp.__dict__[paramName] for paramName in comp.parameterNames]
param = params[0]
print(param.name)
# 'nH'
print(param.values)
# [0.2756618071046863, 0.002756618071046863, 0.0, 0.0, 100000.0, 1000000.0]当然ながら、pyXspecでもFitting関連の操作ができる。
xspecでのfitはxspec.Fit.perform()、error 1 2 3はxspec.Fit.error("1 2 3")で実行できる。