print 'min_epochs: %d' % min_epochs
archivos = np.genfromtxt(input_list, dtype='string')
def load_file(archivo):
data = np.genfromtxt(archivo, unpack=True)
return data
#todos = []
#for f in archivos:
# data = np.genfromtxt(f, unpack=True)
# todos.append(data)
print '\nLeyendo archivos...'
#todos = Parallel(n_jobs=4, verbose=8)(delayed(load_file)(f) for f in archivos)
todos = barra(load_file, archivos, nprocs)
#Encuentra el ID maximo
print 'Encontrando maximo de estrellas'
maximos = np.zeros(len(todos))
for i in xrange(len(todos)):
maximos[i] = np.max(todos[i][0])
maximo = int(np.max(maximos))
print'\tID Maximo: %d' %maximo
#Genera matriz donde van todos los catalogos
allcat = np.zeros((maximo, len(todos)*7))
allcat[:] = np.nan
total_id = np.arange(1,maximo+1)
print 'Iniciando con...'
print 'modo: %s' % modo
print 'tol: %.3f' % tol
stilts_folder = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
catalog = np.genfromtxt(inputs, dtype='string')
#catalog = sorted(glob.glob(folder+'*k*.dat'))
matcher = 'sky params=%.3f' % tol
if modo=='ID':
matcher = 'exact'
if modo == 'RA DEC':
modo = '"RA DEC"'
#for cat in catalog:
def match(cat):
if cat == ref_cat:
return
zeros = ref_cat.split('.')[0][-3:]
#os.system('java -jar -Xmx4096M stilts.jar tmatch2 in1='+ref_cat+' values1="RA DEC" ifmt1=ascii in2='+cat+' values2="RA DEC" ifmt2=ascii matcher=sky params="0.3" find=best join=1and2 out='+cat.replace('.dat','_'+cat[-7:-4]+'.match')+' ofmt=ascii')
execute = 'java -jar '+ stilts_folder+'/stilts.jar tmatch2 in1='+ref_cat+' values1='+modo+' ifmt1=ascii in2='+cat+' values2='+modo+' ifmt2=ascii matcher='+matcher+' find=best join=1and2 out='+cat.replace('.dat','_'+zeros+'.mat')+' ofmt=ascii'
#print execute,'\n'
os.system(execute)
barra(match, catalog, nprocs)
#ProgressBar.map(match,catalog,multiprocess=True)
poptx, pcovx = curve_fit(linear,coords,ep1_x)
popty, pcovy = curve_fit(linear,coords,ep1_y)
errx = np.sqrt(np.diag(pcovx))
erry = np.sqrt(np.diag(pcovy))
ctxk = linear([x2[k],y2[k]],*poptx)
ctyk = linear([x2[k],y2[k]],*popty)
ctxe = elinear([x2[k], y2[k]], *errx)
ctye = elinear([x2[k], y2[k]], *erry)
return np.array([ctxk, ctyk, ctxe, ctye, nnek])
results = barra(local_tlineal, xrange(x1.size), nprocs)
results = np.transpose(results)
ctx, cty, ctxe, ctye, nne = results
#Version original sin paralelo
'''
with ProgressBar(x1.size) as bar:
#para cada estrella del catalogo:
for k in range(x1.size):
if len(nei[k]) < min_nei:
ctx[k] = np.nan
cty[k] = np.nan
nne[k] = len(nei[k])
#ctx[k] = x1[k] - 888.8
sys.exit(1)
path = sys.argv[1]
lista = sys.argv[2]
nprocs = get_XYtoRADEC()
if path[-1]!='/':
path = path + '/'
#Transforma de XY a RADEC
def XYtoRADEC(ep):
ffn,cfn = ep
id,x,y,mag,err = np.loadtxt(path+cfn,usecols=range(5),skiprows=3,unpack=True)
id = id.astype(int)
hdr = pf.open(path+ffn)[0].header
w = wcs.WCS(hdr)
ra,dec = np.transpose(w.wcs_pix2world(np.transpose([x,y]),1))
head = 'ID RA DEC X Y MAG ERR'
fmt = '%d %.7f %.7f %.3f %.3f %.3f %.3f'
np.savetxt(ffn.replace('fits','dat'),np.transpose([id,ra,dec,x,y,mag,err]),header=head,fmt=fmt)
catalog = np.genfromtxt(lista, unpack=True, dtype='string')
fits = np.array([f.split('.')[0] + '.fits' for f in catalog])
color_print('-Obteniendo RADEC...','cyan')
barra(XYtoRADEC, np.transpose([fits, catalog]), 1)
return tabla
#Lee los archivos con DX DY
referencia = sys.argv[1]
archivos = np.sort(glob.glob('./PMs/PM_*'))
nro_arch = len(archivos)
nro_epoca = np.sort([int(f.split('_')[1].split('.')[0]) for f in archivos])
color_print('Epocas:', 'lightgray')
print(nro_epoca)
#Realiza el match entre los PM_*.dat
if not os.path.isfile('PM.h5'):
print('\nPM.h5 no encontrado, generando archivo...')
todos = barra(load_file, archivos, nprocs)
maximos = np.zeros(len(todos))
refdatax = load_file(referencia)
refdatax = refdatax.T[np.argsort(refdatax[0])].T
for i in xrange(len(todos)):
maximos[i] = np.max(todos[i][0])
maximo = np.max(maximos)
maximo = np.max([maximo, np.nanmax(refdatax[0])])
total_id = np.arange(1, maximo+1)
refdata = np.zeros((maximo, len(refdatax)))
refdata[:] = np.nan
refidsm = np.in1d(total_id, refdatax[0])
