本文整理汇总了Python中stingray.Lightcurve.analyze_lc_chunks方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Lightcurve.analyze_lc_chunks方法的具体用法？Python Lightcurve.analyze_lc_chunks怎么用？Python Lightcurve.analyze_lc_chunks使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类stingray.Lightcurve的用法示例。
在下文中一共展示了Lightcurve.analyze_lc_chunks方法的2个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: test_analyze_lc_chunks
# 需要导入模块: from stingray import Lightcurve [as 别名]
# 或者: from stingray.Lightcurve import analyze_lc_chunks [as 别名]
def test_analyze_lc_chunks(self):
lc = Lightcurve(self.times, self.counts, gti=self.gti)
def func(lc):
return lc.time[0]
start, stop, res = lc.analyze_lc_chunks(2, func)
assert start[0] == 0.5
assert np.all(start + lc.dt / 2 == res)示例2: test_analyze_lc_chunks_fvar_fracstep
# 需要导入模块: from stingray import Lightcurve [as 别名]
# 或者: from stingray.Lightcurve import analyze_lc_chunks [as 别名]
def test_analyze_lc_chunks_fvar_fracstep(self):
dt = 0.1
tstart = 0
tstop = 100
times = np.arange(tstart, tstop, dt)
gti = np.array([[tstart - dt/2, tstop - dt/2]])
# Simulate something *clearly* non-constant
counts = np.random.poisson(
10000 + 2000 * np.sin(2 * np.pi * times))
lc = Lightcurve(times, counts, gti=gti)
def excvar(lc):
from stingray.utils import excess_variance
return excess_variance(lc, normalization='fvar')
start, stop, res = lc.analyze_lc_chunks(20, excvar, fraction_step=0.5)
# excess_variance returns fvar and fvar_err
res, res_err = res
assert np.allclose(start[0], gti[0, 0])
assert np.all(res > 0)
# This must be a clear measurement of fvar
assert np.all(res > res_err)