昼間、CCDを冷やしてから秋葉原へ出かけて、とんぼ返りしたのですが、観測開始は19:00前後になりました。
で、まず、OT_J043112.5-031452を撮ったのですが、開始が遅かったのであまり長く追えませんでした。
でも、さすが雪の翌日で透明度が良く、よく写ります。
終わってから、KT Eriを撮って、その後、OT_J105756+092315に向けました。こちらは観測開始がいつもより早くなりました。
3C279を撮って終了でした。
Mayhillでは、OT_J230425.8+062546, nova M31 2011-01a, SN 2011K, MisV1443でした。
Mhhさんにいただいた、tyc2.idファイルに、B-Vが含まれているのを教えていただいたので、B-V≒V-Icと少し乱暴な決め打ちして、カタログを作ってみました。
$ wc -l tyc2.id
2430374 tyc2.id
> tyc <- read.csv("tyc2.id", sep=" ", header=F)
> summary(tyc)
V1 V2 V3
001842+2545.0: 3 TYC2_0001.00008.1: 1 Min. :3.959e-04
065558-2401.5: 3 TYC2_0001.00013.1: 1 1st Qu.:1.055e+02
135844-5249.5: 3 TYC2_0001.00016.1: 1 Median :1.861e+02
153309-2429.4: 3 TYC2_0001.00017.1: 1 Mean :1.885e+02
172403-1142.1: 3 TYC2_0001.00017.2: 1 3rd Qu.:2.810e+02
174322-4118.7: 3 TYC2_0001.00020.1: 1 Max. :3.600e+02
(Other) :2430356 (Other) :2430368
V4 V5 V6
Min. :-89.89 Min. : 1.896 Min. :-2.0408
1st Qu.:-39.01 1st Qu.:10.546 1st Qu.: 0.3477
Median : -4.89 Median :11.292 Median : 0.5992
Mean : -3.48 Mean :11.072 Mean : 0.6976
3rd Qu.: 31.32 3rd Qu.:11.826 3rd Qu.: 1.0217
Max. : 89.83 Max. :15.374 Max. : 5.5488
> tyc$V5 <- tyc$V5-tyc$V6
> summary(tyc)
V1 V2 V3
001842+2545.0: 3 TYC2_0001.00008.1: 1 Min. :3.959e-04
065558-2401.5: 3 TYC2_0001.00013.1: 1 1st Qu.:1.055e+02
135844-5249.5: 3 TYC2_0001.00016.1: 1 Median :1.861e+02
153309-2429.4: 3 TYC2_0001.00017.1: 1 Mean :1.885e+02
172403-1142.1: 3 TYC2_0001.00017.2: 1 3rd Qu.:2.810e+02
174322-4118.7: 3 TYC2_0001.00020.1: 1 Max. :3.600e+02
(Other) :2430356 (Other) :2430368
V4 V5 V6
Min. :-89.89 Min. : 0.4183 Min. :-2.0408
1st Qu.:-39.01 1st Qu.: 9.6539 1st Qu.: 0.3477
Median : -4.89 Median :10.5236 Median : 0.5992
Mean : -3.48 Mean :10.3741 Mean : 0.6976
3rd Qu.: 31.32 3rd Qu.:11.2400 3rd Qu.: 1.0217
Max. : 89.83 Max. :17.0786 Max. : 5.5488
> write.table(tyc, "tyc2Ic.id", sep=" ", quote=F, row.names=F, col.names=F)
$ wc -l tyc2Ic.id
2430374 tyc2Ic.id
$ head tyc2Ic.id
000916+0213.9 TYC2_0001.00008.1 2.31746529187 2.231821575 12.146 0
000430+0216.0 TYC2_0001.00013.1 1.12564946914 2.26739278472 6.96108 1.5453
000414+0153.9 TYC2_0001.00016.1 1.05680191406 1.89772078333 11.32826 0.69785
000012+0146.3 TYC2_0001.00017.1 0.050676078138 1.7713931775 9.77182 0.67745
000012+0146.3 TYC2_0001.00017.2 0.050676078138 1.7713931775 9.45474 0.57715
000129+0228.8 TYC2_0001.00020.1 0.372224105361 2.48004511333 10.6507 0.67575
000407+0127.5 TYC2_0001.00022.1 1.02775588537 1.45846575611 11.91958 0.33405
000306+0142.6 TYC2_0001.00024.1 0.774400795225 1.71064951139 10.9074 0.714
000112+0155.4 TYC2_0001.00036.1 0.298873088399 1.92310306139 11.62544 0.0204
000929+0218.2 TYC2_0001.00039.1 2.37145132905 2.3039707375 9.27138 0.10455
$ tail tyc2Ic.id
235802-8834.0 TYC2_9537.00337.1 359.509329796 -88.5670559386 10.8648 0.663
220326-8824.7 TYC2_9537.00343.1 330.860222809 -88.4121429681 12.72122 -0.05355
224531-8849.1 TYC2_9537.00348.1 341.378637904 -88.8183802639 6.28984 0.2669
231704-8836.2 TYC2_9537.00351.1 349.268122511 -88.6040710233 10.85392 0.3672
220906-8824.4 TYC2_9537.00354.1 332.273825364 -88.4066727667 9.77608 1.2903
225702-8818.8 TYC2_9537.00363.1 344.2593457 -88.3125480689 11.00156 0.6596
230304-8817.0 TYC2_9537.00375.1 345.767448216 -88.2840519922 11.88968 0.5338
224448-8832.3 TYC2_9537.00379.1 341.197990094 -88.5388422669 11.22834 0.84065
223155-8845.8 TYC2_9537.00380.1 337.978787117 -88.7629558786 9.9812 0.442
234353-8850.1 TYC2_9537.00387.1 355.970897156 -88.8342724078 11.40792 0.6222
等級(V5)の最大値が17.0786等になったのは気になるけれど、最小値、平均、中央値は明るくなったので、まぁ、いいかな？
読み込ませるデータが、2430374行なので、どうなるかなと思ったのですが、多少時間はかかりましたが余裕でした。
特に、tyc$V5 <- tyc$V5-tyc$V6は、一瞬でした。
(CPU:Intel core2Quad Q6700 2.66GHz memory:3GB)
#あれ、Ubuntuでも、3GBまでしたか認識してやがりません。4GB積んでるはずなのに？
とりあえず、tyc2id.pyを使うように、identify.pyを書き換えて動くのを確認しました。
で、identify.pyを読んでみて、あれ？比較星って、TYCHO2でなく、HIPPRCOSを使ってますか>Mhhさん
(追記)
と言うわけで、hip.idの方もIc等級にしてみました。
hip.idの並び順は、identify.pyを読んで把握しました。
> hip <- read.csv("hip.id", sep=" ", header=F)
> hip$V2 <- hip$V2-hip$V3
> write.table(hip, "hipIc.id", sep=" ", quote=F, row.names=F, col.names=F)
(追記2)
測光結果の整理には、観測日時をFITS headerから抜き出さないといけません。
Rでやるなら、
library(FITSio)
X <- readFITS("filename.fts")
X$hdr[c(which(X$hdr=="DATE")+1, which(X$hdr=="UT")+1)]
で、あと、適当なファイルに書き出せばいいでしょう。
Rで、引数でファイル名を渡すのってどうやるんでしたっけ？
せっかくphythonで、測光結果を整理しているので、pythonで、FITS headerをいじりたいな？
pyFITS？
牛刀を以て鶏を割く気もしないでもないですが。
請求額が変わるなと思っていたら、継続契約期間の長さで割引があるらしいです。
