ChiantiPy

ChiantiPy est l'interface Python pour la base de données pour la spectroscopie atomique CHIANTI astrophysique
Qu'est-ce CHIANTI
Chianti fournit une base de données des données atomique qui peut être utilisé pour interpréter l'émission de raies spectrales et Continus émis par haute température, optiquement minces sources astrophysiques. Le projet CHIANTI fournit un ensemble de routines écrites dans Interactive Data Language (IDL) pour accéder à la base de données et de calculer diverses quantités pour usage dans l'interprétation de spectres observés ou de produire des spectres synthétiques.
Premiers pas avec ChiantiPy
Conditions préalables
& Nbsp; * Python (version 2.X latext; pas compatible avec la version 3.X)
& Nbsp; * Numpy
& Nbsp; * Scipy
& Nbsp; * Matplotlib
& Nbsp; * [option] PyQt4 ou wxPython
& Nbsp; * CHIANTI, la base de données pour la spectroscopie atomique astrophysique
En outre, le module de FortranFormat de Python scientifique, développé par Konrad Hinsen du Centre de Biophysique Moléculaire (http://dirac.cnrs-orleans.fr/ScientificPython/), est inclus dans cette distribution pour plus de simplicité.
Installation de la base de données CHIANTI
La boule de goudron de données gzip peut être téléchargé à partir du site CHIANTI
& Nbsp; * mettre le fichier dans un répertoire pratique, cd vers le répertoire et décompressez le fichier
& Nbsp; * ChiantiPy utilise la variable d'environnement XUVTOP de trouver la base de données. Réglez XUVTOP le nom du répertoire où les données archive CHIANTI a été placée. Par exemple
> Setenv XUVTOP /data1/xuv/directory.where.the.tarball.was.placed
Certains sites ont la base de données CHIANTI maintenu dans le cadre d'une distribution Solarsoft. Dans ce cas, il suffit de définir le répertoire XUVTOP étaient il existe, généralement quelque chose comme $ SSO / packages / chianti / dbase
Installation du package ChiantiPy
Le paquet ChiantiPy peut être téléchargé à partir du ChiantiPy, décompressez-le, allez dans le répertoire où il a été décompressé, puis, en tant que root
> Python setup.py install
Si vous ne avez pas les privilèges root, il suffit de mettre le répertoire ChiantiPy (simplement appelé 'chianti') dans votre PYTHONPATH
Running ChiantiPy
La documentation peut être trouvé sur sa page web ChiantiPy
En particulier, un guide de démarrage rapide est inclus, ce qui devrait vous permettre de démarrer assez rapidement.
Piste eeping de ChiantiPy
Il ya une liste de diffusion que vous pouvez vous abonner au https://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/chiantipy-users. Pour vous abonner, il est d'abord nécessaire d'obtenir un compte d'utilisateur depuis sourceforge.net. Ce est un processus simple

Quoi de neuf dans cette version:.

• Les méthodes et les fonctions de calcul de section transversale d'ionisation étaient jamais été correctement mis en œuvre, et cela a été corrigé.
• Le calcul des coefficients ionisation de taux ont été effectuées correctement.
• erreurs dans le calcul de la photo-excitation et émission stimulée ont été corrigées.

Quoi de neuf dans la version 0.5.1:

• Cette version corrige un bug majeur. Les utilisateurs sont fortement suggéré de passer à cette version.

Quoi de neuf dans la version 0.5.0:

• La classe d'ions a une nouvelle méthode - emissList - de fournir une liste de lignes dans une gamme de longueur d'onde donnée.
• Le ion.intensityRatio a un nouvel argument de mot & quot; wvlRanges & quot; de sorte que par la mise en wvlRanges = [[100., 200.], [500, 600]], le nombre supérieur de lignes seront compilées à partir avec les deux plages spécifiées seulement, à savoir, 201 à 499 ne seront pas inclus.

Ce qui est nouveau dans la version 0.4.2:.

• Ce est une version de maintenance

Quoi de neuf dans la version 0.4.0:

• Cette version ajoute la classe radLoss pour calculer les pertes radiatives et tracer les résultats.
• La méthode ion.popPlot trace désormais un histogramme des populations de niveau si une seule valeur de la température et la densité sont spécifiés.
• Auparavant, il devrait multiples températures ou des densités.
• Un certain nombre de corrections de bugs ont été apportées.

Ce qui est nouveau dans la version 0.3.1:.

• Divers bugs ont été corrigés

Ce qui est nouveau dans la version 0.3:

• Cette version ajoute la classe mspectrum, qui permet aux utilisateurs d'utiliser plusieurs cœurs de processeur pour les calculs locaux spectrales qui peut prendre du temps.
• En outre, il existe de nombreuses corrections de bugs.

Exigences :

• Python