¿Los datos de coordenadas 3D de Sloan DSS-III están disponibles y son fácilmente accesibles para los no profesionales?

Por supuesto, los datos y mapas SDSS-III recientemente anunciados del Sloan Digital Sky Survey con 1,2 millones de objetos, junto con todos los conjuntos de datos anteriores, están disponibles abiertamente, y estoy seguro de que hay muchas herramientas para acceder, trabajar y ver el datos.

¿Cuál sería la forma más sencilla de extraer una lista de coordenadas de galaxias para tratar de visualizarla por mi cuenta? También puede haber herramientas de visualización, si desea agregar un enlace que sería genial, pero esta pregunta se trata de obtener una lista de coordenadas para que pueda ver la densidad o incluso tratar de trazar un punto por galaxia en algún segmento.

Supongo que las coordenadas podrían estar disponibles en RA, dec y corrimiento al rojo, y posiblemente también algunas x, y, z calculadas/inferidas.

Yo uso python, pero todavía no estoy familiarizado con AstroPy , por lo que si se puede hacer, aunque de manera ineficiente y/o imprecisa, escribiendo un script de python sencillo en mi computadora portátil, esa sería la respuesta más útil.

editar: si hacer esto en AstroPy es muy fácil, tengo una instalación de Anaconda y, por lo tanto, ya tengo al menos una instalación básica de AstroPy.

Aquí hay un gráfico (abajo), de aquí en Phys.org atribuido allí a Daniel Eisenstein y SDSS-III.

ingrese la descripción de la imagen aquí

Otro gráfico (abajo), de aquí en Phys.org atribuido allí a Jeremy Tinker y SDSS-III.

ingrese la descripción de la imagen aquí

¿Tuviste éxito? También estaría interesado en x, y, z o coordenadas esféricas con datos de profundidad.
@ErichSchubert No llegó tan lejos como esperaba, distraído por otras cosas en ese momento. Veré lo que puedo averiguar; hazme un ping si no te respondo en una semana más o menos. ¡Gracias por el recordatorio!

Respuestas (2)

Por cierto, si alguien quiere una consulta rápida y rápida para solucionarlo, haga lo siguiente:

Vaya a https://skyserver.sdss.org/dr12/en/tools/search/sql.aspx . Pegue una consulta como esta:

SELECT
   s.specobjid, s.ra, s.dec, s.z
FROM SpecObj as s
WHERE
   s.z > 0 AND s.z < .18 AND s.ra > 0 AND s.ra < 50 AND s.dec > 0 AND s.dec < 30

Luego, después de descargar un archivo csv, use el siguiente código para hacer un buen gráfico de mapa de calor en la dirección x e y.

import astropy.cosmology
from scipy.stats.kde import gaussian_kde
import astropy.coordinates
import astropy.units as u
import numpy as np

data = np.genfromtxt('your_csv_file'), delimiter=',')
sdss_low_redshift = np.array([np.array([i[1], i[2], i[3]]) for i in data])
comoving_dist = astropy.cosmology.WMAP9.comoving_distance(sdss_low_redshift[:, 2])
c = astropy.coordinates.SkyCoord(ra=sdss_low_redshift[:, 0]*u.degree, dec=sdss_low_redshift[:, 1]*u.degree, distance=comoving_dist*u.mpc)
sdss_pos = np.stack([np.array([i.x.value, i.y.value, i.z.value]) for i in c.cartesian])
# Removing nans
mask = np.all(np.isnan(sdss_pos) | np.equal(sdss_pos, 0), axis=1)
sdss_pos = sdss_pos[~mask]


x, y = sdss_pos[:, 2], sdss_pos[:, 1]
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=50)
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]

plt.clf()
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.imshow(heatmap.T, extent=extent, origin='lower', cmap=plt.get_cmap('nipy_spectral'))

Desearía que hubiera más tutoriales como este, me tomó más tiempo del que esperaba para resolverlo. Con suerte, esto ayuda a alguien!

Te tengo, ¿en qué línea obtienes el error? Debería poder ayudarte si lo necesitas.
He publicado todo como una respuesta temporal a continuación. Tendré una versión más moderna de astropy disponible en aproximadamente una hora.
Gotcha parece que esas advertencias deberían estar bien, es probable que se deba al hecho de que hay nans en el conjunto de datos. ¿Las advertencias hacen que la imagen no se muestre?
oic, además de no importar matplotlib, su secuencia de comandos no contiene plt.show()y esa es la única razón por la que no sucedió nada. Al trazar el log10 de los datos, obtengo esto: i.stack.imgur.com/OiBIr.png , lo que significa que todo parece estar bien y ¡estoy en camino! (Es temprano aquí y mi café de la mañana está empezando a hacer efecto)

SDSS DR12 Catalog Data parece un buen punto de partida, aparentemente bastante abierto para aquellos que quieran y puedan resolverlo. Su sitio SciServer Compute aloja cuadernos Jupyter para consultar CasJobs en SQL.

El catálogo de galaxias de estructuras a gran escala en los catálogos de valor agregado de BOSS también puede ser relevante.

Wow, ¡gracias por esa introducción concisa pero excelente! Dice "El Navegador de esquemas puede ser intimidante, pero es fácil de usar". Eso resume los 5 minutos que me llevó comenzar a personalizar mis propias búsquedas. Utilicé esta página y esta página para empezar. Esta página tiene ayuda adicional con el uso de SQL.
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