如何为display_bins()函数（基于pPXF数据）屏蔽异常数据？

正在处理NGC 4684星系的速度和弥散数组，已通过pPXF获取全部数据，但存在一颗恒星导致运动学图出现明显偏差。希望完全屏蔽该异常数据区域，且保证处理后唯一bin与速度值一一匹配，避免出现数据不对应问题。

原始代码 #

# Make 1x2 sub plot
fig, ax = plt.subplots(1,2,figsize=(10,10))

#
# Start first plot - Velocity
#============================
plt.subplot(121)


# Subtract off the median (systemic) velocity, so that the rotation is around zero
ax = display_bins(xpos, ypos, binNum, vpxf-numpy.median(vpxf), vmin=-160, vmax=160)

# Set labels
plt.title('Velocity') # Plot title
plt.ylabel('Arcsec') # y-axis label
plt.xlabel('Arcsec') # x-axis label

# Plot colour bar
cbar = plt.colorbar(ax, fraction=0.05, pad=0.04)
cbar.ax.get_yaxis().labelpad = 15
cbar.ax.set_ylabel('km/s', rotation=270)
#cbar.ax.set_clim(-200,200)

#cbar = plt.colorbar(fig, fraction=0.05, pad=0.04, vmin=-200, vmax=200)
#cbar.set_clim(-200, 200) # Set colorbar limits from 20 to 80

#
# Start 2nd plot - Dispersion
#============================
plt.subplot(122)

# Call display_bins for the dispersion values
ax = display_bins(xpos, ypos, binNum, spxf)

# Insert code to overplot contours here:


# Titles and colour bar
plt.title('Dispersion') # y-axis label
plt.ylabel('Arcsec') # y-axis label
plt.xlabel('Arcsec') # x-axis label
cbar = plt.colorbar(ax, fraction=0.05, pad=0.04)
cbar.ax.get_yaxis().labelpad = 15
cbar.ax.set_ylabel('km/s', rotation=270)

# Tweak the spacing
fig.tight_layout(pad=2.5)

# Show plots
plt.show()

尝试的解决方案及问题 #

尝试代码 #

# Start first plot - Velocity
#============================
plt.subplot(121)

fixed_vel = []
fixed_binNum =[]
fixed_xpos =[]
fixed_ypos =[]
for i in binNum:
  if vpxf[i]-numpy.median(vpxf) > -500:
    fixed_vel.append(vpxf[i])
    fixed_binNum.append(binNum[i])
    fixed_xpos.append(xpos[i])
    fixed_ypos.append(ypos[i])
  else:
    print(i, xpos[i],ypos[i],vpxf[i])

fixed_vel = numpy.unique(numpy.array(fixed_vel))
fixed_vel_med = fixed_vel - numpy.median(fixed_vel)
fixed_binNum = numpy.array(fixed_binNum)
fixed_xpos =numpy.array(fixed_ypos)
fixed_ypos =numpy.array(fixed_xpos)

输出的异常数据 #

2 -20.8 12.0 -73.56390273059304
2 -20.8 12.0 -73.56390273059304
3 -20.8 12.8 -51.887747700703116
3 -20.8 12.8 -51.887747700703116
5 -20.8 14.4 -74.47643398005997
2 -20.8 12.0 -73.56390273059304
2 -20.8 12.0 -73.56390273059304
3 -20.8 12.8 -51.887747700703116
3 -20.8 12.8 -51.887747700703116
5 -20.8 14.4 -74.47643398005997
5 -20.8 14.4 -74.47643398005997
0 -21.6 14.4 -60.09910926725628
1 -21.6 15.2 -51.57607782626809
18 -19.2 8.8 -41.037816701653114
18 -19.2 8.8 -41.037816701653114
6 -20.8 15.2 -66.84680647265044
6 -20.8 15.2 -66.84680647265044
7 -20.0 9.6 -59.045807879638694
18 -19.2 8.8 -41.037816701653114
6 -20.8 15.2 -66.84680647265044
6 -20.8 15.2 -66.84680647265044
36 -18.4 11.2 -45.629206849673224
36 -18.4 11.2 -45.629206849673224
36 -18.4 11.2 -45.629206849673224

当前数据统计异常 #

==============original==============
x 2045
y 2045
bin 2045
unique bin 293
vel 293
=============="fixed"==============
x 2021
y 2021
bin 2021
unique bin 14
vel 284

处理后唯一bin数大幅减少，速度值与bin无法匹配，且binNum存在大量重复值。

正确解决方法 #

问题根源在于遍历逻辑错误（用bin ID作为数组索引）、过滤阈值设置错误，以及对速度值去重破坏了bin与速度的对应关系。以下是修正后的方案：

核心思路 #

1. 基于原始绘图的vmin=-160, vmax=160确定异常速度阈值
2. 先标记所有速度超出阈值的bin
3. 过滤掉属于异常bin的所有像素点，同时保留正常bin对应的速度值，保证一一对应

修正代码 #

import numpy as np

# 计算系统中位速度
median_v = np.median(vpxf)
# 设定与绘图一致的速度阈值
vel_low = -160
vel_high = 160

# 计算每个bin的速度（减去中位值后）
vel_med = vpxf - median_v
# 找出速度异常的bin索引
invalid_bin_indices = np.where((vel_med < vel_low) | (vel_med > vel_high))[0]

# 过滤像素数据：保留不属于异常bin的像素
mask = ~np.isin(binNum, invalid_bin_indices)
fixed_xpos = xpos[mask]
fixed_ypos = ypos[mask]
fixed_binNum = binNum[mask]

# 过滤速度数据：保留正常bin的速度值
fixed_vpxf = vpxf[~np.isin(np.arange(len(vpxf)), invalid_bin_indices)]
fixed_vel_med = fixed_vpxf - np.median(fixed_vpxf)  # 若需保持原始系统中位值，可替换为median_v

# 后续绘图使用过滤后的变量
plt.subplot(121)
ax = display_bins(fixed_xpos, fixed_ypos, fixed_binNum, fixed_vel_med, vmin=vel_low, vmax=vel_high)
# 其余绘图代码保持不变

关键说明 #

• 用np.isin快速判断像素所属bin是否异常，避免循环遍历的低效与错误
• 不对速度值做去重，确保每个bin对应唯一的速度值
• 阈值与绘图时的vmin/vmax保持一致，精准屏蔽异常区域

内容的提问来源于stack exchange，提问作者scrubster