引力波數(shù)據(jù)是用 Python 分析的，真牛！

 Python 作為數(shù)據(jù)分析師人員應(yīng)該掌握的一門技術(shù)，python技術(shù)的發(fā)展及使用在社會(huì)上得到更大的應(yīng)用。

美國(guó)科學(xué)家11日宣布，他們?nèi)ツ?月首次探測(cè)到引力波。這一發(fā)現(xiàn)印證了物理學(xué)大師愛因斯坦100年前的預(yù)言。宣布這一發(fā)現(xiàn)的，是激光干涉引力波天文臺(tái)（LIGO）的負(fù)責(zé)人。

這個(gè)機(jī)構(gòu)誕生于上世紀(jì)90年代，進(jìn)行引力波觀測(cè)已經(jīng)有近30年。那么觀測(cè)到的引力波數(shù)據(jù)的量應(yīng)該很大，科學(xué)家如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析？有沒有用到Python編程語(yǔ)言？

答案是肯定的。筆者在Github上發(fā)現(xiàn)了一個(gè)專門用于分析引力波數(shù)據(jù)的Python包：GWPY。據(jù)維護(hù)者介紹，GWPY的代碼來自LIGO和另一個(gè)名叫Virgo的機(jī)構(gòu)，維護(hù)者將這兩個(gè)機(jī)構(gòu)科學(xué)家的Python代碼整理，最終的產(chǎn)品就是GWPY這個(gè)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(jiǎn)單科普一下引力波和LIGO的相關(guān)知識(shí)。

什么是引力波？

This 3-D visualization shows the gravitational waves produced by two orbiting black holes. (Credit: NASA)

上圖是兩個(gè)黑洞所產(chǎn)生的引力波的3-D模擬圖（NASA）。

首 先，什么是引力波？在物理學(xué)上，引力波是愛因斯坦廣義相對(duì)論所預(yù)言的一種以光速傳播的時(shí)空波動(dòng)，如同石頭丟進(jìn)水里產(chǎn)生的波紋一樣，引力波被視為宇宙中的 “時(shí)空漣漪”。通常引力波的產(chǎn)生非常困難，地球圍繞太陽(yáng)以每秒30千米的速度前進(jìn)，發(fā)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(zhì)量 天體的加速、碰撞和合并等事件才可以形成強(qiáng)大的引力波，但能產(chǎn)生這種較強(qiáng)引力波的波源距離地球都十分遙遠(yuǎn)，傳播到地球時(shí)變得非常微弱。

下面分享兩個(gè)優(yōu)秀的視頻，很好地解釋了引力波及背后的原理。第一個(gè)來自LIGO，第二個(gè)則是比較通俗的漫畫式講解。

LIGO科學(xué)家的解釋：

漫畫式通俗解釋：

LIGO是什么？

激光干涉引力波觀測(cè)站Laser Interferometer Gravitational-Wave ObservatoryLIGO是加州理工學(xué)院（Caltech）和麻省理工學(xué)院（MIT）的合作實(shí)驗(yàn)室，現(xiàn)在也有其他的大學(xué)參與。實(shí)驗(yàn)資金來源于美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)。LIGO是用來尋找宇宙中的引力波，從而可以驗(yàn)證黑洞的存在和檢驗(yàn)廣義相對(duì)論。

LIGO 主要有兩個(gè)觀測(cè)點(diǎn)，位于路易斯安那Livingston Parish的LIGO Livingston觀測(cè)點(diǎn)，和華盛頓 Hanford的LIGO Hanford觀測(cè)點(diǎn)。除此之外，在加州Passadena 的Caltech校園中還有LIGO 40m Prototype 。

LIGO是如何探測(cè)引力波的？

GWPY：LIGO用它分析引力波數(shù)據(jù)？

接下來是本文的重頭戲。我們一起來學(xué)習(xí)如何GWPY分析引力波數(shù)據(jù)。下面的介紹及示例均來自GWPY的官方文檔。

安裝

很簡(jiǎn)單，pip install gwpy就可以完成安裝。

不過安裝的過程可能會(huì)比較長(zhǎng)，因?yàn)間wpy使用的依賴包比較多，包括numpy、 scipy、 cycler、matplotlib、astropy等。

面向?qū)ο缶幊?

GWPY是一個(gè)面向?qū)ο缶幊痰?a target="_blank">Python包，也就是說，數(shù)據(jù)對(duì)象是這個(gè)包的核心關(guān)注點(diǎn)。每一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象都體現(xiàn)為一個(gè)類實(shí)例，包含了其屬性和包含的數(shù)據(jù)。

如果想創(chuàng)建一個(gè)新的類實(shí)例，建議使用標(biāo)準(zhǔn)的構(gòu)建器constructor。舉個(gè)例子，我們可以使用一個(gè)數(shù)據(jù)數(shù)組，生成一個(gè)TimeSeries對(duì)象：

>>> from gwpy.timeseries import TimeSeries>>> mydata = TimeSeries([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], sample_rate=1, epoch=0)

或者從在線數(shù)據(jù)服務(wù)器上下載：

>>> from gwpy.timeseries import TimeSeries>>> mydata = TimeSeries.fetch('H1:LDAS-STRAIN', 964656015, 964656615)

核心數(shù)據(jù)對(duì)象

據(jù)介紹，GWPY提供了4種核心數(shù)據(jù)對(duì)象，分別代表引力波探測(cè)器所產(chǎn)生的四種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)：

• TimeSeries（時(shí)間序列數(shù)據(jù)）

• Spectrum（光譜數(shù)據(jù)）

• Spectrogram（光譜圖）

• DataQualityFlag

引力波數(shù)據(jù)可視化

我們知道，將引力波探測(cè)器收集的數(shù)據(jù)可視化，對(duì)于理解引力波的特性、研究引力波信號(hào)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(yīng)的數(shù)據(jù)類型。

GWPY的核心數(shù)據(jù)對(duì)象里，大部分都內(nèi)置有一個(gè)plot()方法，可以讓研究人員快速對(duì)某個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化展示。舉個(gè)例子：

>>> from gwpy.timeseries import TimeSeries>>> data = TimeSeries.fetch('H1:LDAS-STRAIN', 968654552, 968654562)>>> plot = data.plot()>>> plot.show()

gwpy data plot

GWPY：利用公開的LIGO數(shù)據(jù)進(jìn)行繪圖

我們接下來利用LIGO公開的一些引力波時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行繪圖。我們可以直接在線加載這些數(shù)據(jù)。首先導(dǎo)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(shù)據(jù)，保存為文本字符串：

>>> data = urlopen('http://www.ligo.org/science/GW100916/L-strain_hp30-968654552-10.txt').read()

現(xiàn)在，我們可以對(duì)文本進(jìn)行解析，補(bǔ)充必要的元數(shù)據(jù)之后，就可以生成一個(gè)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()