Fermipy is an open-source python framework that facilitates analysis of data collected by the Fermi Large Area Telescope (LAT). Fermipy is built on the Fermi Science Tools, the publicly available software suite provided by NASA for the LAT mission. Fermipy provides a high-level interface for analyzing LAT data in a simple and reproducible way. The current feature set includes methods for extracting spectral energy distributions and lightcurves, generating test statistic maps, finding new source candidates, and fitting source position and extension. Fermipy leverages functionality from other scientific python packages including NumPy, SciPy, Matplotlib, and Astropy and is organized as a community-developed package following an open-source development model. We review the current functionality of Fermipy and plans for future development.


翻译:Fermipy是一个开放源码的python框架,有助于分析Fermi大型地区望远镜(LAT)收集的数据,Fermipy建在Fermi科学工具上,这是美国航天局为LAT飞行任务提供的公开的软件套件。Fermipy为以简单和可复制的方式分析LAT数据提供了一个高级界面。目前的功能集包括提取光谱能量分布和光线曲线的方法,生成测试统计图,寻找新的源候选人,以及适当的源位置和扩展。Fermipy从包括NumPy、SciPy、Matplotlib和Astropy在内的其他科学的Python软件包中生成功能,按照一个开放源开发模型组织成一个社区开发的软件包。我们审查Fermipy的当前功能和未来开发计划。

0
下载
关闭预览

相关内容

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,在设计中注重代码的可读性,同时也是一种功能强大的通用型语言。
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)PyTorch实现
专知会员服务
119+阅读 · 2019年12月31日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
(Python)3D人脸处理工具Face3d
AI研习社
7+阅读 · 2019年2月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
Deep Learning for Energy Markets
Arxiv
10+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月2日
Arxiv
3+阅读 · 2018年1月31日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
Arxiv
5+阅读 · 2015年9月14日
VIP会员
相关VIP内容
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)PyTorch实现
专知会员服务
119+阅读 · 2019年12月31日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
(Python)3D人脸处理工具Face3d
AI研习社
7+阅读 · 2019年2月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
相关论文
Deep Learning for Energy Markets
Arxiv
10+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月2日
Arxiv
3+阅读 · 2018年1月31日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
Arxiv
5+阅读 · 2015年9月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员