ChiantiPy

ChiantiPy es la interfaz de Python a la base de datos atómica chianti para espectroscopia astrofísica
¿Qué es chianti
Chianti proporciona una base de datos de los datos atómica que se puede utilizar para interpretar la emisión de las líneas espectrales y continus emitidos por alta temperatura, fuentes astrofísicas ópticamente delgadas. El proyecto chianti proporciona un conjunto de rutinas escritas en lenguaje interactivo de datos (IDL) para acceder a la base de datos y el cálculo de diferentes cantidades para uso en la interpretación de espectros observados o producir espectros sintéticos.
Primeros pasos con ChiantiPy
Requisitos previos
& Nbsp; * Python (versión 2.X latext; no compatible con la versión 3.X)
& Nbsp; * NumPy
& Nbsp; * SciPy
& Nbsp; * Matplotlib
& Nbsp; * [Opcional] PyQt4 o wxPython
& Nbsp; * chianti, la base de datos para la espectroscopia atómica astrofísica
Además, el módulo FortranFormat de Ciencia Python, desarrollado por Konrad Hinsen del Centro de biophysique Moleculaire (http://dirac.cnrs-orleans.fr/ScientificPython/), se incluye en esta distribución de la simplicidad.
La instalación de la base de datos chianti
La bola de alquitrán datos gzip se puede descargar desde el sitio web de chianti
& Nbsp; * poner el archivo en un directorio conveniente, cd al directorio y desempaquetar el archivo
& Nbsp; * ChiantiPy utiliza el entorno XUVTOP variable para encontrar la base de datos. Establecer XUVTOP al nombre del directorio donde se colocó el tarball datos chianti. Por ejemplo
> Setenv XUVTOP /data1/xuv/directory.where.the.tarball.was.placed
Algunos sitios tienen la base de datos chianti mantenido como parte de una distribución Solarsoft. En ese caso, basta con establecer XUVTOP al directorio eran existe, por lo general algo así como $ SSW / packages / chianti / dbase
La instalación del paquete ChiantiPy
El paquete ChiantiPy se puede descargar desde la ChiantiPy, descomprimirlo, cd al directorio donde se ha desempaquetado, y luego, como root
> Python setup.py install
Si usted no tiene privilegios de root, simplemente poner el directorio ChiantiPy (llamado simplemente 'chianti') en su PYTHONPATH
Running ChiantiPy
La documentación se puede encontrar en su página web ChiantiPy
En particular, una guía de inicio rápido está incluido, que debe conseguir que la puesta en marcha con bastante rapidez.
Pista eeping de ChiantiPy
Hay una lista de correo que usted puede suscribir por lo https://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/chiantipy-users. Para suscribirse es necesario en primer lugar para obtener una cuenta de usuario de sourceforge.net. Este es un proceso sencillo

¿Cuál es nuevo en esta versión:.

• Los métodos y funciones para el cálculo de la sección transversal de ionización fuera Nunca aplique correctamente, y esto se ha corregido.
• El cálculo de los coeficientes de la tasa de ionización se realizaron correctamente.
• Los errores en el cálculo de foto-excitación y emisión estimulada se han corregido.

¿Cuál es nuevo en la versión 0.5.1:

• Esta versión corrige un error importante. Los usuarios se sugiere fuertemente que actualizar a esta versión.

¿Cuál es nuevo en la versión 0.5.0:

• La clase de iones tiene un nuevo método - emissList - para proporcionar una lista de líneas en un rango de longitud de onda determinada.
• El ion.intensityRatio tiene una nueva palabra clave argumento & quot; wvlRanges & quot; de manera que mediante el establecimiento de wvlRanges = [[100., 200.], [500, 600]], el número más alto de las líneas se compilan de las únicas dos rangos especificados, es decir, 201 a 499 no se incluirán.

¿Qué hay de nuevo en la versión 0.4.2:.

• Esta es una versión de corrección de errores

¿Cuál es nuevo en la versión 0.4.0:

• Esta versión añade la clase radLoss para calcular las pérdidas radiativas y graficar los resultados.
• El método ion.popPlot ahora traza un histograma de las poblaciones de nivel si se especifica un solo valor de la temperatura y la densidad.
• Anteriormente, se espera que varias temperaturas o densidades.
• Una serie de correcciones de errores se han hecho.

¿Qué hay de nuevo en la versión 0.3.1:.

• Varios errores fueron corregidos

¿Qué hay de nuevo en la versión 0.3:

• Esta versión añade la clase mspectrum, que permite a los usuarios utilizar múltiples núcleos de CPU locales para cálculos espectrales que puede llevar mucho tiempo.
• Además, hay numerosas correcciones de errores.

Requisitos :

• Python