基于Gaia DR3数据使用Python+SQL绘制准确赫罗图的技术求助

大家好，我正在尝试用Python结合SQL调用Gaia DR3的数据绘制赫罗图（HR Diagram），虽然已经获取了上百万个数据点，但始终没法画出和标准赫罗图相似的效果。我怀疑问题出在光度计算的公式部分，想请教各位大佬我到底哪里弄错了？怎样才能生成最准确的赫罗图呢？

我期望能画出类似标准赫罗图的可视化效果（原提问中提及的参考图此处无法展示）。麻烦各位帮我看看，提前谢谢大家了！

我的操作流程与代码： #

首先安装依赖：

conda install -c conda-forge astroquery

然后是Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from astroquery.gaia import Gaia
import math
from astroquery.utils.tap.core import TapPlus

# 查看Gaia可用表
tables = Gaia.load_tables(only_names=True)
for table in tables:
    print(table.name)

# 查看目标表结构
meta = Gaia.load_table('gaiadr3.gaia_source_lite')
meta
for column in meta.columns:
    print(column.name)

# 构造SQL查询获取数据
columns = 'parallax,phot_g_mean_mag,phot_bp_mean_mag,phot_rp_mean_mag,pmra,pmdec'
query1_base = """ SELECT top 1000000000
parallax,phot_g_mean_mag,phot_bp_mean_mag,phot_rp_mean_mag,ra,dec,pmra,pmdec
FROM gaiadr3.gaia_source_lite AS db
"""
output_format="votable"
query1 = query1_base.format(columns=columns)
job = Gaia.launch_job_async(query1)
results = job.get_results()

# 计算色指数（BP-RP）
x_ekseni = results["phot_bp_mean_mag"] - results["phot_rp_mean_mag"]

# 尝试计算绝对星等
gorsel_parlaklık = results["phot_g_mean_mag"]
parallax = results["parallax"]

def calculate_apparent_magnitude(gorsel_parlaklık, parallax):
    return gorsel_parlaklık -(5*np.log10(1000/parallax)-5)

mutlak_magnitude = calculate_apparent_magnitude(gorsel_parlaklık, parallax)
print(mutlak_magnitude)

# 绘制赫罗图
plt.scatter(x_ekseni, mutlak_magnitude, alpha=1)
# plt.xlim([-5, 7])
# plt.ylim([10, 20])
plt.gca().invert_yaxis()
plt.ylabel('$Magnitude (g)$')
plt.xlabel('$Color (bp-rp)$')
plt.show()

我的疑问： #

我感觉错误大概率出在绝对星等计算的公式部分，也就是calculate_apparent_magnitude函数里。是不是公式的逻辑搞反了？或者还有其他数据预处理的步骤我漏掉了？

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Rüya Demirci