在银河系坐标中绘制热图

EDIT:

好吧，我想出了一个糟糕的方法来做到这一点，涉及scipy.interpolate.griddata

我有一些二维数组 130x360 形式的地图，数组中的每个值对应于该点的测量值。

这些地图以赤经 (ra) 和赤纬 (dec) 形式提供，范围来自

相对角：0 至 360 度

十二月：-40 至 90 度

我已设法通过以下方式在赤道坐标中绘制地图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

z = np.load('map.npy')

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='aitoff')
ra = np.linspace(-np.pi, np.pi, 360)
dec = np.linspace(-40 * np.pi/180, np.pi/2, 130)
Ra, Dec = np.meshgrid(ra, dec)

im = ax.pcolormesh(Ra, Dec, z, cmap=plt.cm.jet, norm=colors.LogNorm(vmax=z.max()))

plt.grid()
plt.show()

这给我带来了以下情节：

我现在希望将此图转换为银河系坐标，以便银河系带穿过图像。

我尝试使用 astropy 的 SkyCoord 模块来转换Ra and Dec阵列到银河系

from astropy.coordinates import SkyCoord

coords = SkyCoord(ra=Ra, dec=Dec, unit='rad').galactic

B = coords.galactic.b.rad
L = coords.galactic.l.rad


im = ax.pcolormesh(L, B, z, cmap=plt.cm.jet, norm=colors.LogNorm(vmax=np.nanmax(z)))

我得到的东西看起来像这样

不太对劲...

我还创建了一个列表

ra, dec and z对于我的图像中的每个点，并将每个点转换为银河坐标，

也许我可以将其转换回我需要的正确形状，以便我可以使用 pcolormesh 绘制它？

使用以下代码的效果如下

x_list = np.array(df['GLON_rad'])
y_list = np.array(df['GLAT_rad'])
z_list = np.array(df['z'])

coords = SkyCoord(l=x_list, b=y_list, unit='rad', frame="galactic")

plt.figure()
plt.subplot(111, projection='aitoff')

plt.scatter(-coords.l.wrap_at('180d').radian, coords.b.radian, c=z_list, cmap='plasma', norm=colors.LogNorm(vmax=np.nanmax(z)))

绝对是在正确的轨道上，但还没有完全实现，因为我觉得使用带有颜色参数的 plt.scatter 有点糟糕。