GWPY：發現引力波的機構使用的Python包
轉載請務必注明出處。——EarlGrey@編程派
美國科學家11日宣布，他們去年9月首次探測到引力波。這一發現印證了物理學大師愛因斯坦100年前的預言。宣布這一發現的，是激光干涉引力波天文臺（LIGO）的負責人。
這個機構誕生于上世紀90年代，進行引力波觀測已經有近30年。那么觀測到的引力波數據的量應該很大，科學家如何對這些數據進行分析？有沒有用到Python編程語言？
答案是肯定的。筆者在Github上發現了一個專門用于分析引力波數據的Python包： GWPY 。據維護者介紹，GWPY的代碼來自LIGO和另一個名叫Virgo的機構，維護者將這兩個機構科學家的Python代碼整理，最終的產品就是GWPY這個用戶友好的Python包。
在具體介紹GWPY之前，先給和筆者一樣的小白簡單科普一下引力波和LIGO的相關知識。
什么是引力波？
上圖是兩個黑洞所產生的引力波的3-D模擬圖（NASA）。
首先，什么是引力波？在物理學上，引力波是愛因斯坦廣義相對論所預言的一種以光速傳播的時空波動，如同石頭丟進水里產生的波紋一樣，引力波被視為宇宙中的“時空漣漪”。通常引力波的產生非常困難，地球圍繞太陽以每秒30千米的速度前進，發出的引力波功率僅為200瓦，還不如家用電飯煲功率大。宇宙中大質量天體的加速、碰撞和合并等事件才可以形成強大的引力波，但能產生這種較強引力波的波源距離地球都十分遙遠，傳播到地球時變得非常微弱。
下面分享兩個優秀的視頻，很好地解釋了引力波及背后的原理。第一個來自LIGO，第二個則是比較通俗的漫畫式講解。
LIGO科學家的解釋：
http://v.qq.com/boke/page/g/0/0/g0184mxwie0.html
漫畫式通俗解釋：
http://v.qq.com/page/j/x/u/j0184qlilxu.html
LIGO是什么？
激光干涉引力波觀測站（ Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory）LIGO是加州理工學院（Caltech）和麻省理工學院（MIT）的合作實驗室，現在也有其他的大學參與。實驗資金來源于美國國家科學基金會。LIGO是用來尋找宇宙中的引力波，從而可以驗證黑洞的存在和檢驗廣義相對論。
LIGO主要有兩個觀測點，位于路易斯安那Livingston Parish的LIGO Livingston觀測點，和華盛頓 Hanford的LIGO Hanford觀測點。除此之外，在加州Passadena 的Caltech校園中還有LIGO 40m Prototype 。
LIGO是如何探測引力波的？
GWPY：LIGO用它分析引力波數據？
接下來是本文的重頭戲。我們一起來學習如何GWPY分析引力波數據。下面的介紹及示例均來自GWPY的 官方文檔 。
安裝
很簡單， pip install gwpy 就可以完成安裝。
不過安裝的過程可能會比較長，因為gwpy使用的依賴包比較多，包括numpy、 scipy、 cycler、matplotlib、astropy等。
面向對象編程
GWPY是一個面向對象編程的Python包，也就是說，數據對象是這個包的核心關注點。每一個數據對象都體現為一個類實例，包含了其屬性和包含的數據。
如果想創建一個新的類實例，建議使用標準的構建器（constructor）。舉個例子，我們可以使用一個數據數組，生成一個TimeSeries對象：
>>> from gwpy.timeseries import TimeSeries >>> mydata = TimeSeries([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], sample_rate=1, epoch=)
或者從在線數據服務器上下載：
>>>
>>> from gwpy.timeseries import TimeSeries
>>> mydata = TimeSeries.fetch('H1:LDAS-STRAIN', 964656015, 964656615)
核心數據對象
據介紹，GWPY提供了4種核心數據對象，分別代表引力波探測器所產生的四種標準數據：
- TimeSeries（時間序列數據）
- Spectrum（光譜數據）
- Spectrogram（光譜圖）
- DataQualityFlag
引力波數據可視化
我們知道，將引力波探測器收集的數據可視化，對于理解引力波的特性、研究引力波信號來說非常有幫助。 gwpy.plotter 模塊中提供了一些plot類，可以直觀地展示相應的數據類型。
GWPY的核心數據對象里，大部分都內置有一個 plot() 方法，可以讓研究人員快速對某個數據集進行可視化展示。舉個例子：
>>> from gwpy.timeseries import TimeSeries
>>> data = TimeSeries.fetch('H1:LDAS-STRAIN', 968654552, 968654562)
>>> plot = data.plot()
>>> plot.show()
GWPY：利用公開的LIGO數據進行繪圖
我們接下來利用LIGO公開的一些引力波時間序列數據進行繪圖。我們可以直接在線加載這些數據。首先導入我們需要的模塊：
>>> >>> from urllib2 import urlopen >>> from numpy import asarray >>> from gwpy.timeseries import TimeSeries
然后，下載數據，保存為文本字符串：
>>>
>>> data = urlopen('http://www.ligo.org/science/GW100916/L-strain_hp30-968654552-10.txt').read()
現在，我們可以對文本進行解析，補充必要的元數據之后，就可以生成一個TimeSeries：
>>> >>> ts = TimeSeries(asarray(data.splitlines(), dtype=float), >>> epoch=968654552, sample_rate=16384, unit='strain')
最后，我們就可以繪圖了：
>>>
>>> plot = ts.plot()
>>> plot.set_title('LIGO Livingston Observatory data for GW100916')
>>> plot.set_ylabel('Gravitational-wave strain amplitude')
>>> plot.show()
來自： http://www.codingpy.com/article/gwpy-ligo-analyze-gravitational-waves-data/