Import required modules


In [1]:
from astropy.io import ascii, fits
import pylab as plt
%matplotlib inline
from astropy import wcs


import numpy as np
import xidplus
from xidplus import moc_routines
import pickle

Set image and catalogue filenames


In [2]:
#Folder containing maps

pswfits='/Users/pdh21/astrodata/COSMOS/P4/COSMOS-Nest_image_250_SMAP_v6.0.fits'#SPIRE 250 map
pmwfits='/Users/pdh21/astrodata/COSMOS/P4/COSMOS-Nest_image_350_SMAP_v6.0.fits'#SPIRE 350 map
plwfits='/Users/pdh21/astrodata/COSMOS/P4/COSMOS-Nest_image_500_SMAP_v6.0.fits'#SPIRE 500 map




#output folder
output_folder='./'

Load in images, noise maps, header info and WCS information


In [3]:
#-----250-------------
hdulist = fits.open(pswfits)
im250phdu=hdulist[0].header
im250hdu=hdulist[1].header

im250=hdulist[1].data*1.0E3 #convert to mJy
nim250=hdulist[2].data*1.0E3 #convert to mJy
w_250 = wcs.WCS(hdulist[1].header)
pixsize250=3600.0*w_250.wcs.cd[1,1] #pixel size (in arcseconds)
hdulist.close()
#-----350-------------
hdulist = fits.open(pmwfits)
im350phdu=hdulist[0].header
im350hdu=hdulist[1].header

im350=hdulist[1].data*1.0E3 #convert to mJy
nim350=hdulist[2].data*1.0E3 #convert to mJy
w_350 = wcs.WCS(hdulist[1].header)
pixsize350=3600.0*w_350.wcs.cd[1,1] #pixel size (in arcseconds)
hdulist.close()
#-----500-------------
hdulist = fits.open(plwfits)
im500phdu=hdulist[0].header
im500hdu=hdulist[1].header 
im500=hdulist[1].data*1.0E3 #convert to mJy
nim500=hdulist[2].data*1.0E3 #convert to mJy
w_500 = wcs.WCS(hdulist[1].header)
pixsize500=3600.0*w_500.wcs.cd[1,1] #pixel size (in arcseconds)
hdulist.close()


---------------------------------------------------------------------------
KeyboardInterrupt                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-f8abf8d26dab> in <module>()
     15 
     16 im350=hdulist[1].data*1.0E3 #convert to mJy
---> 17 nim350=hdulist[2].data*1.0E3 #convert to mJy
     18 w_350 = wcs.WCS(hdulist[1].header)
     19 pixsize350=3600.0*w_350.wcs.cd[1,1] #pixel size (in arcseconds)

KeyboardInterrupt: 

Load in catalogue you want to fit (and make any cuts)


In [4]:
from astropy.table import Table

In [5]:
photoz=Table.read('/Users/pdh21/astrodata/COSMOS/P4/COSMOS2015-HELP_selected_20160613_photoz_v1.0.fits')

Ken Duncan defines a median and a hierarchical bayes combination redshift. We take first peak if it exists


In [6]:
z_sig=np.empty((len(photoz)))
z_median=np.empty((len(photoz)))
for i in range(0,len(photoz)):
    z_sig[i]=np.max(np.array([photoz['z1_median'][i]-photoz['z1_min'][i],photoz['z1_max'][i]-photoz['z1_median'][i]]))
    if photoz['z1_median'][i] > 0.0:
        z_median[i]=photoz['z1_median'][i]
    else:
        z_median[i]=photoz['za_hb'][i]

XID+ uses Multi Order Coverage (MOC) maps for cutting down maps and catalogues so they cover the same area. It can also take in MOCs as selection functions to carry out additional cuts. Lets use the python module pymoc to create a MOC, centered on a specific position we are interested in. We will use a HEALPix order of 15 (the resolution: higher order means higher resolution), have a radius of 100 arcseconds centered around an R.A. of 150.487 degrees and Declination of 2.396 degrees.


In [7]:
from astropy.coordinates import SkyCoord
from astropy import units as u

c = SkyCoord(ra=[150.486514739]*u.degree, dec=[2.39576363026]*u.degree)

import pymoc
moc=pymoc.util.catalog.catalog_to_moc(c,50,15)

XID+ is built around two python classes. A prior and posterior class. There should be a prior class for each map being fitted. It is initiated with a map, noise map, primary header and map header and can be set with a MOC. It also requires an input prior catalogue and point spread function.


In [8]:
#---prior250--------
prior250=xidplus.prior(im250,nim250,im250phdu,im250hdu, moc=moc)#Initialise with map, uncertianty map, wcs info and primary header
prior250.prior_cat(photoz['RA'],photoz['DEC'],'photoz', z_median=z_median, z_sig=z_sig)#Set input catalogue
prior250.prior_bkg(-5.0,5)#Set prior on background (assumes Gaussian pdf with mu and sigma)
#---prior350--------
prior350=xidplus.prior(im350,nim350,im350phdu,im350hdu, moc=moc)
prior350.prior_cat(photoz['RA'],photoz['DEC'],'photoz', z_median=z_median, z_sig=z_sig)
prior350.prior_bkg(-5.0,5)

#---prior500--------
prior500=xidplus.prior(im500,nim500,im500phdu,im500hdu, moc=moc)
prior500.prior_cat(photoz['RA'],photoz['DEC'],'photoz', z_median=z_median, z_sig=z_sig)
prior500.prior_bkg(-5.0,5)

Set PSF. For SPIRE, the PSF can be assumed to be Gaussian with a FWHM of 18.15, 25.15, 36.3 '' for 250, 350 and 500 $\mathrm{\mu m}$ respectively. Lets use the astropy module to construct a Gaussian PSF and assign it to the three XID+ prior classes.


In [9]:
#pixsize array (size of pixels in arcseconds)
pixsize=np.array([pixsize250,pixsize350,pixsize500])
#point response function for the three bands
prfsize=np.array([18.15,25.15,36.3])
#use Gaussian2DKernel to create prf (requires stddev rather than fwhm hence pfwhm/2.355)
from astropy.convolution import Gaussian2DKernel

##---------fit using Gaussian beam-----------------------
prf250=Gaussian2DKernel(prfsize[0]/2.355,x_size=101,y_size=101)
prf250.normalize(mode='peak')
prf350=Gaussian2DKernel(prfsize[1]/2.355,x_size=101,y_size=101)
prf350.normalize(mode='peak')
prf500=Gaussian2DKernel(prfsize[2]/2.355,x_size=101,y_size=101)
prf500.normalize(mode='peak')

pind250=np.arange(0,101,1)*1.0/pixsize[0] #get 250 scale in terms of pixel scale of map
pind350=np.arange(0,101,1)*1.0/pixsize[1] #get 350 scale in terms of pixel scale of map
pind500=np.arange(0,101,1)*1.0/pixsize[2] #get 500 scale in terms of pixel scale of map

prior250.set_prf(prf250.array,pind250,pind250)#requires psf as 2d grid, and x and y bins for grid (in pixel scale)
prior350.set_prf(prf350.array,pind350,pind350)
prior500.set_prf(prf500.array,pind500,pind500)

In [10]:
print('fitting '+ str(prior250.nsrc)+' sources \n')
print('using ' +  str(prior250.snpix)+', '+ str(prior350.snpix)+' and '+ str(prior500.snpix)+' pixels')


fitting 277 sources 

using 220, 117 and 53 pixels

Before fitting, the prior classes need to take the PSF and calculate how muich each source contributes to each pixel. This process provides what we call a pointing matrix. Lets calculate the pointing matrix for each prior class


In [11]:
prior250.get_pointing_matrix()
prior350.get_pointing_matrix()
prior500.get_pointing_matrix()

Default prior on flux is a uniform distribution, with a minimum and maximum of 0.00 and 1000.0 $\mathrm{mJy}$ respectively for each source. running the function upper_lim _map resets the upper limit to the maximum flux value (plus a 5 sigma Background value) found in the map in which the source makes a contribution to.


In [12]:
prior250.upper_lim_map()
prior350.upper_lim_map()
prior500.upper_lim_map()

Now fit using the XID+ interface to pystan


In [13]:
from xidplus.stan_fit import SPIRE
fit_basic=SPIRE.all_bands(prior250,prior350,prior500,iter=1000)


/XID+SPIRE found. Reusing

Initialise the posterior class with the fit object from pystan, and save alongside the prior classes


In [14]:
fit_basic


Out[14]:
Inference for Stan model: anon_model_6cc18a5a79f36bf3802ce659b7e57421.
4 chains, each with iter=1000; warmup=500; thin=1; 
post-warmup draws per chain=500, total post-warmup draws=2000.

                mean se_mean     sd   2.5%    25%    50%    75%  97.5%  n_eff   Rhat
src_f[0,0]      0.87  2.9e-3   0.11   0.58   0.82    0.9   0.95   0.99   1471    1.0
src_f[1,0]      0.43  6.2e-3   0.28   0.02   0.19    0.4   0.67   0.96   2000    1.0
src_f[2,0]      0.47  6.6e-3    0.3   0.01   0.21   0.45   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,1]      0.21  3.7e-3   0.14   0.01   0.11   0.19    0.3   0.54   1459    1.0
src_f[1,1]      0.42  6.2e-3   0.28   0.02   0.18   0.38   0.63   0.96   2000    1.0
src_f[2,1]      0.47  6.3e-3   0.28   0.02   0.22   0.46   0.71   0.96   2000    1.0
src_f[0,2]      0.11  1.9e-3   0.08 5.3e-3   0.04   0.09   0.16   0.31   2000    1.0
src_f[1,2]      0.42  6.4e-3   0.29   0.01   0.17   0.38   0.64   0.97   2000    1.0
src_f[2,2]      0.48  6.5e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,3]      0.14  2.2e-3    0.1 5.9e-3   0.06   0.12    0.2   0.38   2000    1.0
src_f[1,3]      0.41  6.4e-3   0.29   0.01   0.16   0.36   0.63   0.97   2000    1.0
src_f[2,3]      0.48  6.5e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,4]      0.06  1.3e-3   0.06 1.4e-3   0.02   0.04   0.09   0.22   2000    1.0
src_f[1,4]       0.4  6.3e-3   0.28   0.02   0.15   0.36   0.63   0.95   2000    1.0
src_f[2,4]      0.48  6.4e-3   0.29   0.02   0.23   0.46   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,5]      0.17  2.8e-3   0.13 6.3e-3   0.06   0.14   0.24   0.46   2000    1.0
src_f[1,5]      0.41  6.2e-3   0.28   0.01   0.16   0.37   0.64   0.95   2000    1.0
src_f[2,5]      0.48  6.5e-3   0.29   0.02   0.23   0.46   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,6]      0.41  5.2e-3    0.2   0.04   0.26   0.41   0.55    0.8   1476    1.0
src_f[1,6]      0.43  6.4e-3   0.29   0.02   0.17   0.39   0.67   0.95   2000    1.0
src_f[2,6]      0.49  6.3e-3   0.28   0.03   0.25   0.49   0.72   0.96   2000    1.0
src_f[0,7]      0.59  6.3e-3   0.26   0.06    0.4   0.62    0.8   0.98   1705   1.01
src_f[1,7]      0.47  6.4e-3   0.29   0.03   0.22   0.44   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[2,7]      0.49  6.5e-3   0.29   0.02   0.23   0.49   0.74   0.98   2000    1.0
src_f[0,8]      0.92  1.7e-3   0.08   0.71   0.88   0.94   0.97    1.0   2000    1.0
src_f[1,8]      0.45  6.3e-3   0.28   0.02   0.21   0.43   0.68   0.96   2000    1.0
src_f[2,8]      0.47  6.4e-3   0.29   0.02   0.23   0.46   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,9]      0.39  5.9e-3   0.25   0.02   0.19   0.36   0.57   0.91   1756    1.0
src_f[1,9]      0.46  6.3e-3   0.28   0.03   0.21   0.45   0.69   0.95   2000    1.0
src_f[2,9]      0.48  6.4e-3   0.29   0.02   0.24   0.47   0.73   0.98   2000    1.0
src_f[0,10]     0.14  2.8e-3   0.13 4.5e-3   0.05   0.11    0.2   0.48   2000    1.0
src_f[1,10]     0.42  6.4e-3   0.28   0.02   0.17   0.38   0.65   0.96   2000    1.0
src_f[2,10]     0.48  6.4e-3   0.29   0.02   0.23   0.47   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[0,11]     0.13  2.5e-3   0.11 3.7e-3   0.04    0.1   0.19   0.42   2000    1.0
src_f[1,11]      0.4  6.3e-3   0.28   0.02   0.15   0.35   0.62   0.96   2000    1.0
src_f[2,11]     0.47  6.3e-3   0.28   0.02   0.22   0.46   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,12]     0.04  9.3e-4   0.04 8.9e-4   0.01   0.03   0.06   0.16   2000    1.0
src_f[1,12]     0.39  6.2e-3   0.28   0.01   0.15   0.33   0.59   0.96   2000    1.0
src_f[2,12]     0.47  6.3e-3   0.28   0.02   0.23   0.45   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,13]     0.09  1.8e-3   0.08 3.1e-3   0.03   0.07   0.13    0.3   2000    1.0
src_f[1,13]     0.38  5.9e-3   0.27   0.02   0.15   0.33   0.58   0.94   2000    1.0
src_f[2,13]     0.48  6.3e-3   0.28   0.03   0.24   0.47   0.72   0.96   2000    1.0
src_f[0,14]     0.21  3.4e-3   0.15   0.01   0.09   0.18   0.31   0.57   2000    1.0
src_f[1,14]     0.43  6.4e-3   0.29   0.02   0.18    0.4   0.66   0.97   2000    1.0
src_f[2,14]     0.49  6.5e-3   0.29   0.03   0.24   0.49   0.74   0.97   2000    1.0
src_f[0,15]      0.7  3.9e-3   0.18   0.33   0.59   0.72   0.84   0.98   2000    1.0
src_f[1,15]     0.42  6.4e-3   0.29   0.02   0.16   0.38   0.65   0.96   2000    1.0
src_f[2,15]     0.46  6.4e-3   0.28   0.02   0.22   0.44    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[0,16]     0.09  2.0e-3   0.09 2.3e-3   0.03   0.07   0.13   0.33   2000    1.0
src_f[1,16]     0.42  6.3e-3   0.28   0.02   0.16   0.38   0.64   0.96   2000    1.0
src_f[2,16]     0.47  6.5e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,17]     0.12  2.3e-3    0.1 3.9e-3   0.04   0.09   0.17   0.39   2000    1.0
src_f[1,17]     0.42  6.2e-3   0.28   0.02   0.18   0.38   0.64   0.96   2000    1.0
src_f[2,17]     0.47  6.3e-3   0.28   0.02   0.22   0.47    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[0,18]     0.14  2.8e-3   0.12 4.0e-3   0.05    0.1   0.19   0.47   2000    1.0
src_f[1,18]     0.46  6.6e-3   0.29   0.02   0.21   0.44   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[2,18]     0.48  6.4e-3   0.29   0.02   0.24   0.47   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[0,19]     0.08  1.6e-3   0.07 1.6e-3   0.02   0.05   0.11   0.27   2000    1.0
src_f[1,19]      0.4  6.1e-3   0.27   0.01   0.17   0.36   0.61   0.95   2000    1.0
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src_f[1,20]     0.41  6.2e-3   0.28   0.01   0.17   0.36   0.63   0.96   2000    1.0
src_f[2,20]     0.48  6.4e-3   0.29   0.02   0.24   0.47   0.72   0.98   2000    1.0
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src_f[2,21]     0.47  6.5e-3   0.29   0.03   0.22   0.46   0.72   0.96   2000    1.0
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src_f[2,25]     0.46  6.3e-3   0.28   0.02   0.22   0.43   0.69   0.97   2000    1.0
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src_f[1,26]     0.38  6.0e-3   0.27   0.02   0.15   0.32   0.59   0.94   2000    1.0
src_f[2,26]     0.45  6.5e-3   0.29   0.02   0.21   0.42    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[0,27]     0.09  1.7e-3   0.07 3.9e-3   0.03   0.08   0.14   0.27   2000    1.0
src_f[1,27]     0.36  5.8e-3   0.26   0.01   0.13   0.31   0.55   0.92   2000    1.0
src_f[2,27]     0.45  6.5e-3   0.29   0.02   0.19   0.43   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[0,28]     0.06  1.3e-3   0.06 1.8e-3   0.02   0.05   0.09   0.21   2000    1.0
src_f[1,28]     0.37  6.2e-3   0.28 8.4e-3   0.13   0.31   0.57   0.95   2000    1.0
src_f[2,28]     0.46  6.4e-3   0.29   0.02   0.21   0.43   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,29]     0.11  2.0e-3   0.09 2.2e-3   0.03   0.08   0.16   0.34   2000    1.0
src_f[1,29]     0.36  6.0e-3   0.27   0.01   0.13    0.3   0.55   0.95   2000    1.0
src_f[2,29]     0.45  6.3e-3   0.28   0.02   0.21   0.43   0.68   0.96   2000    1.0
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src_f[2,30]     0.48  6.6e-3   0.29   0.02   0.21   0.47   0.74   0.97   2000    1.0
src_f[0,31]     0.14  2.6e-3   0.12 4.6e-3   0.05   0.11    0.2   0.43   2000    1.0
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src_f[2,32]     0.48  6.5e-3   0.29   0.02   0.23   0.47   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,33]     0.07  1.6e-3   0.07 2.0e-3   0.02   0.05    0.1   0.26   2000    1.0
src_f[1,33]     0.45  6.4e-3   0.29   0.02   0.19   0.43   0.69   0.96   2000    1.0
src_f[2,33]     0.47  6.4e-3   0.29   0.03   0.22   0.46   0.73   0.96   2000    1.0
src_f[0,34]     0.13  2.3e-3    0.1 4.1e-3   0.04    0.1   0.19   0.37   2000    1.0
src_f[1,34]     0.36  5.9e-3   0.26   0.01   0.14    0.3   0.55   0.92   2000    1.0
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src_f[0,35]     0.08  1.6e-3   0.07 2.4e-3   0.02   0.06   0.11   0.26   2000    1.0
src_f[1,35]     0.37  6.1e-3   0.27   0.01   0.14   0.32   0.57   0.93   2000    1.0
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src_f[1,39]     0.39  6.2e-3   0.28   0.02   0.15   0.34   0.61   0.94   2000    1.0
src_f[2,39]     0.46  6.4e-3   0.29   0.02   0.21   0.44   0.69   0.96   2000    1.0
src_f[0,40]     0.08  1.7e-3   0.07 1.4e-3   0.03   0.06   0.12   0.28   2000    1.0
src_f[1,40]     0.37  6.0e-3   0.27   0.01   0.14   0.31   0.56   0.93   2000    1.0
src_f[2,40]     0.47  6.5e-3   0.29   0.02   0.21   0.46   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,41]     0.26  4.5e-3    0.2   0.01    0.1   0.21   0.38   0.76   2000    1.0
src_f[1,41]     0.47  6.5e-3   0.29   0.02   0.21   0.45   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[2,41]     0.49  6.4e-3   0.29   0.03   0.24   0.48   0.74   0.97   2000    1.0
src_f[0,42]     0.32  5.2e-3   0.23   0.01   0.13   0.28   0.47   0.84   2000    1.0
src_f[1,42]     0.47  6.5e-3   0.29   0.02   0.21   0.45   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[2,42]     0.49  6.5e-3   0.29   0.01   0.24   0.49   0.74   0.98   2000    1.0
src_f[0,43]     0.09  1.7e-3   0.08 2.7e-3   0.03   0.06   0.12   0.29   2000    1.0
src_f[1,43]     0.45  6.4e-3   0.29   0.01    0.2   0.43   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[2,43]     0.47  6.3e-3   0.28   0.02   0.23   0.45   0.72   0.96   2000    1.0
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src_f[1,44]     0.42  6.3e-3   0.28   0.02   0.18   0.39   0.66   0.95   2000    1.0
src_f[2,44]     0.46  6.4e-3   0.28   0.02   0.21   0.45   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,45]     0.15  2.6e-3   0.11 5.6e-3   0.05   0.12   0.21   0.42   2000    1.0
src_f[1,45]     0.35  5.9e-3   0.26   0.01   0.12   0.29   0.53   0.93   2000    1.0
src_f[2,45]     0.45  6.6e-3    0.3   0.02   0.18   0.42    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[0,46]     0.12  2.4e-3   0.11 3.6e-3   0.04   0.09   0.18    0.4   2000    1.0
src_f[1,46]     0.39  6.4e-3   0.28 8.8e-3   0.14   0.34   0.61   0.96   2000    1.0
src_f[2,46]     0.46  6.4e-3   0.29   0.02   0.21   0.44    0.7   0.96   2000    1.0
src_f[0,47]      0.1  1.9e-3   0.09 2.6e-3   0.03   0.07   0.13   0.33   2000    1.0
src_f[1,47]     0.43  6.3e-3   0.28   0.02   0.19   0.39   0.65   0.96   2000    1.0
src_f[2,47]     0.46  6.4e-3   0.28   0.02   0.21   0.45   0.69   0.96   2000    1.0
src_f[0,48]      0.1  1.9e-3   0.09 3.7e-3   0.03   0.08   0.15   0.32   2000    1.0
src_f[1,48]     0.36  6.0e-3   0.27   0.01   0.13    0.3   0.55   0.92   2000    1.0
src_f[2,48]     0.47  6.4e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,49]     0.09  1.9e-3   0.09 2.1e-3   0.03   0.07   0.13   0.32   2000    1.0
src_f[1,49]     0.45  6.5e-3   0.29   0.01    0.2   0.44    0.7   0.98   2000    1.0
src_f[2,49]     0.47  6.5e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[0,50]      0.1  1.9e-3   0.09 2.9e-3   0.04   0.08   0.15   0.32   2000    1.0
src_f[1,50]     0.34  5.8e-3   0.26   0.01   0.11   0.28   0.52   0.91   2000    1.0
src_f[2,50]     0.45  6.3e-3   0.28   0.02   0.21   0.42   0.68   0.97   2000    1.0
src_f[0,51]     0.11  2.1e-3   0.09 3.8e-3   0.04   0.09   0.16   0.33   2000    1.0
src_f[1,51]     0.37  5.9e-3   0.26   0.02   0.14   0.32   0.55   0.93   2000    1.0
src_f[2,51]     0.48  6.5e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.74   0.97   2000    1.0
src_f[0,52]     0.09  1.8e-3   0.08 2.4e-3   0.03   0.07   0.13    0.3   2000    1.0
src_f[1,52]     0.42  6.3e-3   0.28   0.01   0.18   0.38   0.66   0.96   2000    1.0
src_f[2,52]     0.47  6.4e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[0,53]     0.16  3.2e-3   0.14 4.4e-3   0.05   0.13   0.23   0.55   2000    1.0
src_f[1,53]     0.45  6.4e-3   0.29   0.02   0.19   0.42   0.69   0.96   2000    1.0
src_f[2,53]     0.48  6.6e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.73   0.98   2000    1.0
src_f[0,54]     0.16  2.9e-3   0.13 5.7e-3   0.06   0.13   0.24    0.5   2000    1.0
src_f[1,54]     0.39  6.2e-3   0.28   0.01   0.15   0.34    0.6   0.94   2000    1.0
src_f[2,54]     0.45  6.3e-3   0.28   0.02    0.2   0.42   0.67   0.96   2000    1.0
src_f[0,55]     0.11  2.1e-3    0.1 2.8e-3   0.04   0.09   0.16   0.36   2000    1.0
src_f[1,55]     0.34  5.9e-3   0.26   0.01   0.12   0.29   0.53   0.92   2000    1.0
src_f[2,55]     0.45  6.3e-3   0.28   0.02   0.21   0.43   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[0,56]     0.18  3.3e-3   0.15 6.9e-3   0.07   0.14   0.27   0.53   2000    1.0
src_f[1,56]     0.35  5.6e-3   0.25   0.02   0.13    0.3   0.53   0.89   2000    1.0
src_f[2,56]     0.45  6.3e-3   0.28   0.02   0.21   0.43   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[0,57]     0.42  5.4e-3   0.24   0.03   0.22    0.4   0.59   0.91   2000    1.0
src_f[1,57]     0.46  6.3e-3   0.28   0.03   0.21   0.44   0.69   0.96   2000    1.0
src_f[2,57]     0.49  6.5e-3   0.29   0.02   0.23   0.48   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,58]     0.15  2.9e-3   0.13 3.7e-3   0.05   0.12   0.23   0.46   2000    1.0
src_f[1,58]     0.42  6.3e-3   0.28   0.02   0.17   0.38   0.65   0.96   2000    1.0
src_f[2,58]     0.47  6.5e-3   0.29   0.02   0.21   0.46   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[0,59]     0.15  2.7e-3   0.12 5.8e-3   0.05   0.11   0.21   0.44   2000    1.0
src_f[1,59]     0.43  6.6e-3   0.29   0.01   0.17    0.4   0.67   0.96   2000    1.0
src_f[2,59]     0.47  6.4e-3   0.29   0.03   0.22   0.46   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[0,60]     0.08  1.6e-3   0.07 3.0e-3   0.03   0.06   0.11   0.27   2000    1.0
src_f[1,60]     0.34  5.8e-3   0.26   0.01   0.12   0.27   0.51   0.93   2000    1.0
src_f[2,60]     0.44  6.3e-3   0.28   0.02    0.2   0.42   0.67   0.97   2000    1.0
src_f[0,61]     0.19  3.6e-3   0.16 5.5e-3   0.07   0.15   0.28   0.59   2000    1.0
src_f[1,61]     0.38  6.2e-3   0.28   0.01   0.13   0.34   0.59   0.95   2000    1.0
src_f[2,61]     0.46  6.5e-3   0.29   0.01   0.19   0.44    0.7   0.98   2000    1.0
src_f[0,62]     0.21  3.8e-3   0.17 7.2e-3   0.07   0.17    0.3   0.64   2000    1.0
src_f[1,62]     0.45  6.3e-3   0.28   0.02    0.2   0.42   0.68   0.95   2000    1.0
src_f[2,62]     0.48  6.4e-3   0.29   0.02   0.23   0.46   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,63]     0.06  1.3e-3   0.06 2.0e-3   0.02   0.05   0.09   0.21   2000    1.0
src_f[1,63]     0.33  5.8e-3   0.26   0.01   0.11   0.26    0.5   0.91   2000    1.0
src_f[2,63]     0.44  6.3e-3   0.28   0.02   0.21   0.42   0.66   0.96   2000    1.0
src_f[0,64]      0.1  2.0e-3   0.09 3.1e-3   0.04   0.08   0.15   0.34   2000    1.0
src_f[1,64]     0.34  5.8e-3   0.26   0.01   0.12   0.28   0.51   0.93   2000    1.0
src_f[2,64]     0.45  6.4e-3   0.29   0.02    0.2   0.42   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[0,65]     0.08  1.7e-3   0.07 2.3e-3   0.03   0.06   0.12   0.28   2000    1.0
src_f[1,65]     0.33  5.7e-3   0.26 7.7e-3   0.12   0.28    0.5   0.91   2000    1.0
src_f[2,65]     0.44  6.4e-3   0.29   0.02   0.19   0.41   0.68   0.96   2000    1.0
src_f[0,66]     0.13  2.2e-3    0.1 4.1e-3   0.05    0.1   0.18   0.37   2000    1.0
src_f[1,66]     0.35  6.1e-3   0.27 9.7e-3   0.12   0.29   0.53   0.94   2000    1.0
src_f[2,66]     0.46  6.6e-3   0.29   0.02    0.2   0.44   0.71   0.98   2000    1.0
src_f[0,67]     0.07  1.4e-3   0.06 2.2e-3   0.02   0.05   0.09   0.24   2000    1.0
src_f[1,67]     0.33  5.8e-3   0.26   0.01   0.11   0.27   0.49   0.93   2000    1.0
src_f[2,67]     0.44  6.2e-3   0.28   0.02    0.2   0.41   0.67   0.96   2000    1.0
src_f[0,68]     0.11  2.0e-3   0.09 3.4e-3   0.04   0.08   0.16   0.33   2000    1.0
src_f[1,68]     0.34  6.0e-3   0.27   0.01   0.11   0.28   0.53   0.93   2000    1.0
src_f[2,68]     0.46  6.7e-3    0.3   0.02   0.18   0.43   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[0,69]     0.06  1.1e-3   0.05 1.6e-3   0.02   0.04   0.08   0.18   2000    1.0
src_f[1,69]     0.33  5.7e-3   0.26   0.01   0.12   0.27    0.5   0.91   2000    1.0
src_f[2,69]     0.45  6.6e-3    0.3   0.02   0.18   0.43   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,70]      0.1  2.0e-3   0.09 2.7e-3   0.04   0.08   0.15   0.34   2000    1.0
src_f[1,70]     0.33  5.8e-3   0.26 9.7e-3   0.12   0.27   0.49   0.94   2000    1.0
src_f[2,70]     0.45  6.4e-3   0.29   0.02   0.19   0.43   0.68   0.96   2000    1.0
src_f[0,71]      0.1  1.9e-3   0.09 3.7e-3   0.03   0.07   0.14   0.31   2000    1.0
src_f[1,71]     0.34  5.8e-3   0.26   0.01   0.13   0.27   0.51   0.92   2000    1.0
src_f[2,71]     0.44  6.6e-3    0.3   0.02   0.18   0.41    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[0,72]     0.14  2.8e-3   0.12 4.9e-3   0.05   0.11   0.21   0.47   2000    1.0
src_f[1,72]     0.36  6.1e-3   0.27 9.4e-3   0.13   0.31   0.56   0.94   2000    1.0
src_f[2,72]     0.44  6.5e-3   0.29   0.01   0.18   0.41   0.68   0.96   2000    1.0
src_f[0,73]     0.06  1.1e-3   0.05 1.5e-3   0.02   0.04   0.08   0.19   2000    1.0
src_f[1,73]     0.32  5.6e-3   0.25 9.9e-3   0.11   0.26   0.48   0.89   2000    1.0
src_f[2,73]     0.44  6.5e-3   0.29   0.02   0.19   0.41   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[0,74]      0.2  3.4e-3   0.15 6.7e-3   0.08   0.17   0.29   0.57   2000    1.0
src_f[1,74]     0.41  6.2e-3   0.28   0.02   0.16   0.37   0.63   0.94   2000    1.0
src_f[2,74]     0.45  6.4e-3   0.28   0.02    0.2   0.44   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[0,75]     0.13  2.4e-3   0.11 5.6e-3   0.05   0.11    0.2   0.38   2000    1.0
src_f[1,75]     0.38  6.1e-3   0.27   0.01   0.15   0.33   0.57   0.94   2000    1.0
src_f[2,75]     0.47  6.5e-3   0.29   0.02   0.22   0.45   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,76]     0.15  2.9e-3   0.13 4.5e-3   0.05   0.11   0.21   0.46   2000    1.0
src_f[1,76]     0.38  5.9e-3   0.26   0.02   0.15   0.33   0.57   0.93   2000    1.0
src_f[2,76]     0.44  6.3e-3   0.28   0.02   0.19   0.41   0.67   0.97   2000    1.0
src_f[0,77]      0.1  1.9e-3   0.08 3.4e-3   0.04   0.08   0.15   0.31   2000    1.0
src_f[1,77]     0.35  5.7e-3   0.26   0.01   0.13   0.29   0.52   0.91   2000    1.0
src_f[2,77]     0.46  6.4e-3   0.29   0.02   0.21   0.45   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,78]     0.06  1.2e-3   0.05 1.8e-3   0.02   0.04   0.08   0.19   2000    1.0
src_f[1,78]     0.34  5.7e-3   0.25   0.02   0.13   0.28   0.51   0.91   2000    1.0
src_f[2,78]     0.43  6.3e-3   0.28   0.01   0.18    0.4   0.66   0.95   2000    1.0
src_f[0,79]      0.2  3.1e-3   0.14 7.1e-3   0.08   0.17   0.28   0.51   2000    1.0
src_f[1,79]      0.4  6.2e-3   0.28   0.02   0.16   0.36   0.61   0.94   2000    1.0
src_f[2,79]     0.47  6.4e-3   0.29   0.02   0.21   0.46   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[0,80]      0.1  2.1e-3   0.09 1.9e-3   0.03   0.07   0.14   0.34   2000    1.0
src_f[1,80]     0.35  5.9e-3   0.26   0.01   0.13   0.28   0.54   0.94   2000    1.0
src_f[2,80]     0.45  6.5e-3   0.29   0.02   0.19   0.43    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[0,81]     0.13  2.6e-3   0.12 3.2e-3   0.04    0.1   0.19   0.43   2000    1.0
src_f[1,81]     0.38  6.0e-3   0.27   0.01   0.16   0.33   0.57   0.95   2000    1.0
src_f[2,81]     0.45  6.4e-3   0.29   0.02    0.2   0.43    0.7   0.96   2000    1.0
src_f[0,82]      0.1  1.9e-3   0.08 2.9e-3   0.03   0.08   0.14   0.31   2000    1.0
src_f[1,82]     0.37  6.1e-3   0.27   0.01   0.14   0.31   0.56   0.94   2000    1.0
src_f[2,82]     0.46  6.5e-3   0.29   0.02    0.2   0.44   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,83]     0.06  1.3e-3   0.06 2.3e-3   0.02   0.05   0.09   0.22   2000    1.0
src_f[1,83]     0.33  5.9e-3   0.26 9.2e-3   0.11   0.26   0.51   0.91   2000    1.0
src_f[2,83]     0.44  6.6e-3    0.3 9.0e-3   0.18   0.42   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[0,84]     0.36  5.4e-3   0.24   0.02   0.16   0.33   0.54   0.88   2000    1.0
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src_f[2,84]     0.49  6.5e-3   0.29   0.02   0.24   0.48   0.74   0.97   2000    1.0
src_f[0,85]     0.06  1.2e-3   0.05 1.2e-3   0.02   0.04   0.08   0.19   2000    1.0
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src_f[1,89]     0.36  6.2e-3   0.28 8.3e-3   0.12    0.3   0.56   0.95   2000    1.0
src_f[2,89]     0.47  6.6e-3    0.3   0.02    0.2   0.45   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,90]     0.19  3.5e-3   0.16 6.5e-3   0.07   0.15   0.28   0.57   2000    1.0
src_f[1,90]     0.45  6.5e-3   0.29   0.02    0.2   0.43    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[2,90]     0.48  6.4e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.73   0.96   2000    1.0
src_f[0,91]     0.11  2.1e-3   0.09 2.5e-3   0.04   0.08   0.16   0.35   2000    1.0
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src_f[0,92]     0.06  1.2e-3   0.06 1.8e-3   0.02   0.05   0.09   0.21   2000    1.0
src_f[1,92]     0.33  5.7e-3   0.26   0.01   0.11   0.27    0.5   0.91   2000    1.0
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src_f[2,95]     0.46  6.4e-3   0.29   0.02   0.21   0.45   0.71   0.96   2000    1.0
src_f[0,96]     0.09  1.9e-3   0.09 2.6e-3   0.03   0.07   0.13   0.33   2000    1.0
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src_f[0,97]     0.27  4.7e-3   0.21   0.01    0.1   0.22   0.39   0.78   2000   1.01
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src_f[2,97]     0.49  6.6e-3    0.3   0.02   0.22   0.48   0.75   0.97   2000    1.0
src_f[0,98]      0.1  2.2e-3    0.1 3.0e-3   0.03   0.07   0.15   0.36   2000    1.0
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src_f[2,102]    0.47  6.6e-3   0.29   0.02   0.21   0.47   0.72   0.97   2000    1.0
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src_f[1,103]    0.33  5.7e-3   0.26 8.9e-3   0.11   0.26    0.5   0.91   2000    1.0
src_f[2,103]    0.44  6.4e-3   0.29   0.02    0.2   0.42   0.68   0.96   2000    1.0
src_f[0,104]    0.08  1.4e-3   0.06 2.6e-3   0.03   0.06   0.11   0.24   2000    1.0
src_f[1,104]    0.33  5.7e-3   0.25   0.01   0.11   0.27   0.49   0.91   2000    1.0
src_f[2,104]    0.45  6.3e-3   0.28   0.02    0.2   0.42   0.67   0.96   2000    1.0
src_f[0,105]    0.07  1.3e-3   0.06 2.6e-3   0.02   0.05    0.1   0.22   2000    1.0
src_f[1,105]    0.33  5.7e-3   0.25 9.4e-3   0.12   0.27   0.49   0.92   2000    1.0
src_f[2,105]    0.45  6.4e-3   0.29   0.01    0.2   0.43   0.68   0.97   2000    1.0
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src_f[1,106]     0.4  6.3e-3   0.28   0.02   0.15   0.35   0.63   0.95   2000    1.0
src_f[2,106]    0.45  6.3e-3   0.28   0.03   0.21   0.43   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[0,107]    0.16  3.0e-3   0.14 5.2e-3   0.05   0.12   0.23    0.5   2000    1.0
src_f[1,107]    0.39  6.3e-3   0.28   0.01   0.14   0.34   0.61   0.95   2000    1.0
src_f[2,107]    0.45  6.6e-3    0.3   0.02   0.18   0.42    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[0,108]    0.42  5.5e-3   0.23   0.04   0.25   0.41   0.58   0.87   1750    1.0
src_f[1,108]    0.37  6.2e-3   0.28   0.01   0.13   0.31   0.57   0.94   2000    1.0
src_f[2,108]    0.43  6.4e-3   0.29   0.01   0.18    0.4   0.67   0.97   2000    1.0
src_f[0,109]    0.07  1.4e-3   0.06 2.7e-3   0.02   0.05    0.1   0.24   2000    1.0
src_f[1,109]    0.33  5.8e-3   0.26   0.01    0.1   0.26   0.49   0.93   2000    1.0
src_f[2,109]    0.45  6.4e-3   0.28   0.02    0.2   0.42   0.68   0.97   2000    1.0
src_f[0,110]    0.09  1.8e-3   0.08 2.1e-3   0.03   0.06   0.12   0.31   2000    1.0
src_f[1,110]    0.41  6.2e-3   0.28   0.01   0.17   0.37   0.62   0.95   2000    1.0
src_f[2,110]    0.46  6.3e-3   0.28   0.02   0.23   0.44    0.7   0.96   2000    1.0
src_f[0,111]    0.11  2.1e-3   0.09 3.1e-3   0.04   0.08   0.15   0.34   2000    1.0
src_f[1,111]    0.43  6.2e-3   0.28   0.02   0.18   0.39   0.66   0.96   2000    1.0
src_f[2,111]    0.47  6.4e-3   0.29   0.01   0.22   0.46   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,112]    0.08  1.5e-3   0.07 1.5e-3   0.03   0.06   0.11   0.26   2000    1.0
src_f[1,112]    0.34  6.0e-3   0.27   0.01   0.12   0.27   0.53   0.93   2000    1.0
src_f[2,112]    0.46  6.3e-3   0.28   0.03   0.21   0.44    0.7   0.96   2000    1.0
src_f[0,113]    0.09  1.6e-3   0.07 4.1e-3   0.03   0.07   0.13   0.27   2000    1.0
src_f[1,113]    0.34  5.7e-3   0.26 9.1e-3   0.12   0.28   0.52   0.91   2000    1.0
src_f[2,113]    0.44  6.3e-3   0.28   0.02    0.2   0.42   0.67   0.96   2000    1.0
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src_f[1,114]    0.41  6.2e-3   0.28   0.02   0.16   0.36   0.62   0.96   2000    1.0
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src_f[2,135]    0.48  6.5e-3   0.29   0.02   0.24   0.48   0.73   0.98   2000    1.0
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src_f[2,136]    0.48  6.3e-3   0.28   0.03   0.24   0.47   0.72   0.97   2000    1.0
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src_f[2,137]    0.44  6.3e-3   0.28   0.02    0.2   0.41   0.67   0.96   2000    1.0
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src_f[2,138]    0.44  6.2e-3   0.28   0.02   0.19    0.4   0.66   0.96   2000    1.0
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src_f[1,140]    0.38  6.2e-3   0.28 9.8e-3   0.15   0.33   0.59   0.95   2000    1.0
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src_f[0,141]    0.09  1.8e-3   0.08 2.7e-3   0.03   0.07   0.13    0.3   2000    1.0
src_f[1,141]    0.46  6.5e-3   0.29   0.02   0.19   0.44   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[2,141]    0.48  6.4e-3   0.29   0.03   0.23   0.47   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[0,142]    0.12  2.2e-3    0.1 5.8e-3   0.05    0.1   0.17   0.36   2000    1.0
src_f[1,142]    0.34  5.9e-3   0.27   0.01   0.11   0.27   0.51   0.92   2000    1.0
src_f[2,142]    0.46  6.4e-3   0.29   0.02   0.21   0.43    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[0,143]    0.08  1.7e-3   0.07 2.2e-3   0.02   0.06   0.11   0.28   2000    1.0
src_f[1,143]    0.43  6.5e-3   0.29   0.01   0.17   0.39   0.67   0.96   2000    1.0
src_f[2,143]    0.45  6.4e-3   0.29   0.02   0.21   0.42   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[0,144]    0.07  1.6e-3   0.07 1.6e-3   0.02   0.05    0.1   0.27   2000    1.0
src_f[1,144]    0.43  6.2e-3   0.28   0.02   0.18   0.39   0.65   0.95   2000    1.0
src_f[2,144]    0.46  6.2e-3   0.28   0.02   0.22   0.44   0.68   0.97   2000    1.0
src_f[0,145]    0.11  2.0e-3   0.09 3.1e-3   0.04   0.08   0.15   0.32   2000    1.0
src_f[1,145]    0.34  6.0e-3   0.27 8.3e-3   0.12   0.27   0.53   0.93   2000    1.0
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src_f[0,146]    0.07  1.5e-3   0.07 2.8e-3   0.02   0.05   0.11   0.24   2000    1.0
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src_f[2,167]    0.46  6.3e-3   0.28   0.02   0.22   0.45    0.7   0.96   2000    1.0
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src_f[1,168]    0.35  5.9e-3   0.26   0.01   0.13   0.28   0.54   0.92   2000    1.0
src_f[2,168]    0.46  6.2e-3   0.28   0.01   0.22   0.45   0.69   0.96   2000    1.0
src_f[0,169]    0.15  2.8e-3   0.12 4.0e-3   0.06   0.13   0.22   0.46   2000    1.0
src_f[1,169]    0.44  6.3e-3   0.28   0.02    0.2   0.42   0.67   0.97   2000    1.0
src_f[2,169]    0.48  6.5e-3   0.29   0.02   0.22   0.47   0.73   0.97   2000    1.0
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src_f[2,170]    0.45  6.3e-3   0.28   0.02    0.2   0.43   0.68   0.96   2000    1.0
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src_f[1,172]    0.36  6.0e-3   0.27   0.01   0.13   0.29   0.55   0.94   2000    1.0
src_f[2,172]    0.46  6.2e-3   0.28   0.03   0.23   0.44   0.69   0.96   2000    1.0
src_f[0,173]    0.08  1.8e-3   0.08 2.6e-3   0.03   0.06   0.12   0.29   2000    1.0
src_f[1,173]    0.38  6.1e-3   0.27   0.01   0.14   0.33   0.59   0.94   2000    1.0
src_f[2,173]    0.47  6.4e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.71   0.96   2000    1.0
src_f[0,174]    0.17  3.4e-3   0.15 3.6e-3   0.05   0.13   0.25   0.54   2000    1.0
src_f[1,174]    0.42  6.4e-3   0.29   0.01   0.17   0.39   0.66   0.96   2000    1.0
src_f[2,174]    0.47  6.3e-3   0.28   0.02   0.22   0.46    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[0,175]    0.16  3.1e-3   0.14 3.5e-3   0.05   0.12   0.23   0.51   2000    1.0
src_f[1,175]    0.42  6.3e-3   0.28   0.02   0.18   0.38   0.64   0.97   2000    1.0
src_f[2,175]    0.47  6.3e-3   0.28   0.02   0.23   0.46   0.71   0.95   2000    1.0
src_f[0,176]    0.09  2.0e-3   0.09 2.3e-3   0.03   0.06   0.13   0.31   2000    1.0
src_f[1,176]    0.39  5.9e-3   0.27   0.02   0.16   0.35   0.58   0.93   2000    1.0
src_f[2,176]    0.46  6.4e-3   0.28   0.02   0.22   0.44    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[0,177]    0.21  3.6e-3   0.16 6.1e-3   0.08   0.18   0.31    0.6   2000    1.0
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src_f[2,177]    0.48  6.5e-3   0.29   0.02   0.24   0.47   0.72   0.98   2000    1.0
src_f[0,178]    0.16  2.9e-3   0.13 5.6e-3   0.06   0.13   0.24   0.49   2000    1.0
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src_f[0,200]    0.09  1.7e-3   0.08 3.7e-3   0.03   0.07   0.13   0.28   2000    1.0
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src_f[2,200]    0.46  6.4e-3   0.29   0.02   0.22   0.44    0.7   0.97   2000    1.0
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src_f[1,204]    0.41  6.4e-3   0.29   0.01   0.16   0.35   0.64   0.95   2000    1.0
src_f[2,204]    0.47  6.6e-3   0.29   0.02   0.21   0.45   0.74   0.97   2000    1.0
src_f[0,205]    0.13  2.5e-3   0.11 3.9e-3   0.04   0.09   0.18   0.41   2000    1.0
src_f[1,205]    0.45  6.4e-3   0.29   0.02   0.19   0.42   0.68   0.97   2000    1.0
src_f[2,205]    0.47  6.4e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.73   0.96   2000    1.0
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src_f[1,206]    0.46  6.2e-3   0.28   0.03   0.23   0.44    0.7   0.96   2000    1.0
src_f[2,206]    0.49  6.6e-3    0.3   0.02   0.23   0.49   0.75   0.97   2000    1.0
src_f[0,207]    0.23  3.8e-3   0.17 9.1e-3    0.1    0.2   0.34   0.65   2000    1.0
src_f[1,207]    0.38  6.1e-3   0.27 8.7e-3   0.15   0.33   0.59   0.95   2000    1.0
src_f[2,207]    0.45  6.4e-3   0.28   0.02    0.2   0.41   0.68   0.97   2000    1.0
src_f[0,208]    0.09  1.8e-3   0.08 3.3e-3   0.03   0.07   0.13    0.3   2000    1.0
src_f[1,208]    0.42  6.6e-3   0.29   0.01   0.17   0.39   0.67   0.96   2000    1.0
src_f[2,208]    0.47  6.5e-3   0.29   0.02   0.23   0.45   0.71   0.97   2000    1.0
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src_f[1,236]    0.45  6.3e-3   0.28   0.02   0.19   0.42   0.68   0.96   2000    1.0
src_f[2,236]    0.48  6.4e-3   0.28   0.02   0.23   0.46   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,237]    0.13  2.8e-3   0.12 2.3e-3   0.04    0.1   0.19   0.45   2000    1.0
src_f[1,237]    0.44  6.3e-3   0.28   0.02   0.19    0.4   0.66   0.97   2000    1.0
src_f[2,237]    0.48  6.3e-3   0.28   0.02   0.23   0.47    0.7   0.97   2000    1.0
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src_f[0,241]     0.1  2.1e-3   0.09 2.9e-3   0.03   0.08   0.15   0.35   2000    1.0
src_f[1,241]    0.43  6.5e-3   0.29   0.02   0.17    0.4   0.67   0.97   2000    1.0
src_f[2,241]    0.47  6.6e-3    0.3   0.02   0.19   0.44   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,242]    0.47  5.4e-3   0.23   0.05    0.3   0.47   0.64    0.9   1769    1.0
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src_f[2,242]     0.5  6.7e-3    0.3   0.02   0.23    0.5   0.77   0.98   2000    1.0
src_f[0,243]    0.14  2.5e-3   0.11 4.9e-3   0.05   0.11    0.2   0.41   2000    1.0
src_f[1,243]    0.44  6.6e-3    0.3   0.01   0.18   0.41   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[2,243]    0.46  6.5e-3   0.29   0.02   0.21   0.44   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,244]    0.35  4.3e-3   0.19   0.03    0.2   0.34   0.48   0.76   2000    1.0
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src_f[2,247]    0.46  6.4e-3   0.29   0.03   0.21   0.44    0.7   0.96   2000    1.0
src_f[0,248]    0.09  1.7e-3   0.08 3.1e-3   0.03   0.07   0.13   0.29   2000    1.0
src_f[1,248]    0.42  6.4e-3   0.29   0.02   0.18   0.38   0.66   0.97   2000    1.0
src_f[2,248]    0.47  6.5e-3   0.29   0.03   0.21   0.45   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,249]    0.07  1.5e-3   0.07 2.8e-3   0.02   0.05   0.11   0.25   2000    1.0
src_f[1,249]    0.42  6.3e-3   0.28   0.02   0.18   0.38   0.66   0.95   2000    1.0
src_f[2,249]    0.47  6.6e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.73   0.98   2000    1.0
src_f[0,250]    0.22  4.3e-3   0.17 9.2e-3   0.08   0.18   0.32   0.65   1618    1.0
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src_f[0,251]     0.1  1.9e-3   0.09 3.7e-3   0.04   0.08   0.15    0.3   2000    1.0
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src_f[2,252]    0.49  6.4e-3   0.29   0.02   0.24   0.47   0.73   0.98   2000    1.0
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src_f[1,253]    0.43  6.3e-3   0.28   0.02    0.2    0.4   0.66   0.97   2000    1.0
src_f[2,253]    0.46  6.4e-3   0.28   0.02   0.22   0.44   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,254]     0.1  2.0e-3   0.09 2.7e-3   0.03   0.08   0.15   0.33   2000    1.0
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src_f[2,254]    0.48  6.4e-3   0.29   0.03   0.23   0.46   0.71   0.97   2000    1.0
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src_f[1,255]    0.42  6.4e-3   0.28   0.01   0.16   0.38   0.65   0.96   2000    1.0
src_f[2,255]    0.47  6.7e-3    0.3   0.02    0.2   0.46   0.74   0.98   2000    1.0
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src_f[0,261]    0.08  1.8e-3   0.08 2.0e-3   0.02   0.06   0.12   0.28   2000    1.0
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src_f[2,261]    0.47  6.7e-3    0.3   0.02    0.2   0.46   0.74   0.98   2000    1.0
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src_f[1,262]    0.46  6.6e-3   0.29   0.01   0.19   0.44   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[2,262]    0.49  6.3e-3   0.28   0.03   0.26   0.48   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[0,263]    0.08  1.6e-3   0.07 2.8e-3   0.02   0.06   0.11   0.25   2000    1.0
src_f[1,263]    0.42  6.3e-3   0.28   0.01   0.18   0.38   0.64   0.96   2000    1.0
src_f[2,263]    0.47  6.5e-3   0.29   0.02   0.21   0.46   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,264]    0.16  3.3e-3   0.15 5.4e-3   0.05   0.12   0.23   0.55   2000    1.0
src_f[1,264]    0.46  6.5e-3   0.29   0.02   0.21   0.44   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[2,264]    0.49  6.2e-3   0.28   0.02   0.25   0.48   0.72   0.97   2000    1.0
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src_f[1,265]    0.44  6.4e-3   0.28   0.02   0.19   0.41   0.66   0.96   2000    1.0
src_f[2,265]    0.48  6.4e-3   0.29   0.02   0.24   0.47   0.71   0.97   2000    1.0
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src_f[1,266]    0.44  6.2e-3   0.28   0.02    0.2   0.42   0.66   0.96   2000    1.0
src_f[2,266]    0.48  6.5e-3   0.29   0.01   0.23   0.48   0.73   0.98   2000    1.0
src_f[0,267]    0.09  1.7e-3   0.08 2.1e-3   0.03   0.07   0.13   0.27   2000    1.0
src_f[1,267]    0.45  6.3e-3   0.28   0.02   0.21   0.43    0.7   0.96   2000    1.0
src_f[2,267]    0.47  6.3e-3   0.28   0.02   0.23   0.45    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[0,268]     0.3  5.2e-3   0.21   0.01   0.12   0.26   0.43    0.8   1668    1.0
src_f[1,268]    0.46  6.5e-3   0.29   0.02    0.2   0.44   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[2,268]    0.48  6.3e-3   0.28   0.03   0.24   0.48   0.71   0.97   2000    1.0
src_f[0,269]    0.54  6.3e-3   0.25   0.05   0.35   0.56   0.74   0.95   1584    1.0
src_f[1,269]    0.46  6.4e-3   0.29   0.02   0.21   0.43    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[2,269]    0.48  6.5e-3   0.29   0.03   0.22   0.46   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,270]    0.15  2.9e-3   0.13 5.0e-3   0.05   0.11   0.21   0.49   2000    1.0
src_f[1,270]    0.45  6.5e-3   0.29   0.02   0.19   0.41    0.7   0.97   2000    1.0
src_f[2,270]    0.48  6.6e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,271]     0.4  6.2e-3   0.25   0.03   0.19   0.38   0.59   0.89   1561    1.0
src_f[1,271]    0.46  6.4e-3   0.29   0.02   0.21   0.45   0.71   0.96   2000    1.0
src_f[2,271]    0.48  6.5e-3   0.29   0.03   0.23   0.46   0.73   0.97   2000    1.0
src_f[0,272]    0.21  4.0e-3   0.18 6.2e-3   0.06   0.16    0.3   0.67   2000    1.0
src_f[1,272]    0.45  6.4e-3   0.28   0.02    0.2   0.44   0.68   0.96   2000    1.0
src_f[2,272]    0.48  6.5e-3   0.29   0.02   0.23   0.47   0.74   0.97   2000    1.0
src_f[0,273]    0.21  4.1e-3   0.18 7.0e-3   0.08   0.16    0.3    0.7   2000    1.0
src_f[1,273]    0.45  6.5e-3   0.29   0.01   0.19   0.42   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[2,273]    0.48  6.6e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.74   0.97   2000    1.0
src_f[0,274]    0.22  4.1e-3   0.19 6.0e-3   0.08   0.17   0.31   0.73   2000    1.0
src_f[1,274]    0.45  6.4e-3   0.28   0.02   0.21   0.43   0.69   0.97   2000    1.0
src_f[2,274]    0.49  6.6e-3    0.3   0.02   0.22   0.47   0.75   0.97   2000    1.0
src_f[0,275]    0.35  5.3e-3   0.24   0.01   0.15    0.3   0.52   0.87   2000    1.0
src_f[1,275]    0.46  6.2e-3   0.28   0.03   0.23   0.43    0.7   0.96   2000    1.0
src_f[2,275]    0.48  6.6e-3   0.29   0.02   0.22   0.47   0.73   0.98   2000    1.0
src_f[0,276]    0.44  5.9e-3   0.26   0.03   0.22   0.41   0.64   0.95   2000    1.0
src_f[1,276]    0.47  6.5e-3   0.29   0.02   0.22   0.46   0.72   0.97   2000    1.0
src_f[2,276]    0.48  6.4e-3   0.29   0.02   0.24   0.47   0.73   0.97   2000    1.0
bkg[0]        -39.69    0.08   2.29 -44.18 -41.27 -39.69  -38.1  -35.4    924    1.0
bkg[1]        -19.31    0.12   5.39 -29.82 -22.86 -19.29 -15.61  -9.12   2000    1.0
bkg[2]         -7.83    0.11   4.91 -17.37 -11.13   -7.8  -4.53   2.03   2000    1.0
sigma_conf[0]   2.44  9.7e-3    0.3   1.86   2.22   2.44   2.64   3.02    993    1.0
sigma_conf[1] 196.42     0.5  18.88 160.66 183.19 195.78 208.63 234.99   1438    1.0
sigma_conf[2] 466.64    1.14  50.79 381.06 429.15 461.49 499.97 572.78   2000    1.0
lp__           -3309     1.0  24.88  -3364  -3326  -3307  -3292  -3265    618    1.0

Samples were drawn using NUTS at Mon Mar 19 12:45:10 2018.
For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at 
convergence, Rhat=1).

In [15]:
posterior=xidplus.posterior_stan(fit_basic,[prior250,prior350,prior500])
#xidplus.save([prior250,prior350,prior500],posterior,'XID+SPIRE')

In [16]:
pacs100='/Users/pdh21/Google Drive/WORK/dmu_products/dmu18/dmu18_HELP-PACS-maps/data/COSMOS_PACS100_v0.9.fits'
#PACS 100 map
pacs160='/Users/pdh21/Google Drive/WORK/dmu_products/dmu18/dmu18_HELP-PACS-maps/data/COSMOS_PACS160_v0.9.fits'#PACS 160 map

In [17]:
#-----100-------------
hdulist = fits.open(pacs100)
im100phdu=hdulist[1].header
im100hdu=hdulist[1].header
im100=hdulist[1].data
w_100 = wcs.WCS(hdulist[1].header)
pixsize100=3600.0*np.abs(hdulist[1].header['CDELT1']) #pixel size (in arcseconds)
nim100=hdulist[2].data
hdulist.close()

#-----160-------------
hdulist = fits.open(pacs160)
im160phdu=hdulist[1].header
im160hdu=hdulist[1].header

im160=hdulist[1].data #convert to mJy
w_160 = wcs.WCS(hdulist[1].header)
pixsize160=3600.0*np.abs(hdulist[1].header['CDELT1']) #pixel size (in arcseconds)
nim160=hdulist[2].data
hdulist.close()

In [18]:
#---prior100--------
prior100=xidplus.prior(im100,nim100,im100phdu,im100hdu,moc=moc)#Initialise with map, uncertianty map, wcs info and primary header
#prior100.prior_cat(mips24['INRA'],mips24['INDEC'],'photoz')#Set input catalogue

prior100.prior_cat(photoz['RA'],photoz['DEC'],'photoz',z_median=z_median, z_sig=z_sig)#Set input catalogue
prior100.prior_bkg(0,1)#Set prior on background

#---prior160--------
prior160=xidplus.prior(im160,nim160,im160phdu,im160hdu,moc=moc)
prior160.prior_cat(photoz['RA'],photoz['DEC'],'photoz',z_median=z_median, z_sig=z_sig)
#prior160.prior_cat(mips24['INRA'],mips24['INDEC'],'photoz')

prior160.prior_bkg(0,1)

In [19]:
##---------fit using Herves normalised beam-----------------------
#-----100-------------
hdulist = fits.open('/Users/pdh21/astrodata/COSMOS/P4/PACS/psf_ok_this_time/COSMOS_PACS100_20160805_model_normalized_psf_MJy_sr_100.fits')
prf100=hdulist[0].data
hdulist.close()
#-----160-------------

hdulist = fits.open('/Users/pdh21/astrodata/COSMOS/P4/PACS/psf_ok_this_time/COSMOS_PACS160_20160805_model_normalized_psf_MJy_sr_160.fits')
prf160=hdulist[0].data
hdulist.close()

pind100=np.arange(0,11,0.5)
pind160=np.arange(0,11,0.5)

import scipy.ndimage

prior100.set_prf(scipy.ndimage.zoom(prf100[11:22,11:22]/1000.0,2,order=2),pind100,pind100)
prior160.set_prf(scipy.ndimage.zoom(prf160[6:17,6:17]/1000.0,2,order=2),pind160,pind160)

In [20]:
mipsfits='/Users/pdh21/astrodata/COSMOS/wp4_cosmos_mips24_map_v1.0.fits.gz'
#-----24-------------
hdulist = fits.open(mipsfits)
im24phdu=hdulist[0].header
im24hdu=hdulist[1].header

im24=hdulist[1].data
nim24=hdulist[2].data
w_24 = wcs.WCS(hdulist[1].header)
pixsize24=3600.0*w_24.wcs.cdelt[1] #pixel size (in arcseconds)
hdulist.close()




# Point response information, at the moment its 2D Gaussian,

#pixsize array (size of pixels in arcseconds)
pixsize=np.array([pixsize24])
#point response function for the three bands


#Set prior classes
#---prior24--------
prior24=xidplus.prior(im24,nim24,im24phdu,im24hdu,moc=moc)#Initialise with map, uncertianty map, wcs info and primary header
prior24.prior_cat(photoz['RA'],photoz['DEC'],'photoz',z_median=z_median, z_sig=z_sig)#Set input catalogue
prior24.prior_bkg(0,2)#Set prior on background



##---------fit using seb's empiricall beam-----------------------
#-----24-------------
hdulist = fits.open('/Users/pdh21/astrodata/COSMOS/psfcosmos_corrected.fits')
prf24=hdulist[0].data*1000.0
hdulist.close()


pind24=np.arange(0,21,0.5)

import scipy.ndimage

prior24.set_prf(scipy.ndimage.zoom(prf24[31:52,31:52],2,order=2),pind24,pind24)

In [21]:
prior100.get_pointing_matrix()
prior160.get_pointing_matrix()
prior24.get_pointing_matrix()

In [27]:
from xidplus.stan_fit import PACS
fit_basic_PACS=PACS.all_bands(prior100,prior160,iter=1000)


/XID+PACS found. Reusing

In [28]:
fit_basic_PACS


Out[28]:
Inference for Stan model: anon_model_36b659b8dec7ac05627af3c419328786.
4 chains, each with iter=1000; warmup=500; thin=1; 
post-warmup draws per chain=500, total post-warmup draws=2000.

                mean se_mean     sd   2.5%    25%    50%    75%  97.5%  n_eff   Rhat
src_f[0,0]      0.01 10.0e-5 4.0e-3 4.0e-3 9.8e-3   0.01   0.02   0.02   1597    1.0
src_f[1,0]      0.04  3.9e-4   0.01   0.01   0.03   0.04   0.05   0.06   1168    1.0
src_f[0,1]    4.2e-3  8.6e-5 3.3e-3 1.6e-4 1.5e-3 3.5e-3 6.1e-3   0.01   1485    1.0
src_f[1,1]      0.01  3.6e-4   0.01 3.8e-4 4.8e-3   0.01   0.02   0.04   1104    1.0
src_f[0,2]      0.01  1.6e-4 5.0e-3 8.9e-4 6.5e-3   0.01   0.01   0.02   1003    1.0
src_f[1,2]      0.02  2.7e-4   0.01 1.4e-3   0.01   0.02   0.03   0.04   1623    1.0
src_f[0,3]      0.01  1.8e-4 5.6e-3 9.2e-4 6.0e-3 9.9e-3   0.01   0.02    979    1.0
src_f[1,3]      0.02  2.8e-4   0.01 1.1e-3 9.3e-3   0.02   0.03   0.05   2000    1.0
src_f[0,4]    3.2e-3  6.0e-5 2.7e-3 8.9e-5 1.0e-3 2.6e-3 4.6e-3 9.8e-3   2000    1.0
src_f[1,4]    8.0e-3  1.6e-4 7.0e-3 2.3e-4 2.6e-3 6.0e-3   0.01   0.03   2000    1.0
src_f[0,5]    6.2e-3  8.8e-5 3.9e-3 4.7e-4 3.0e-3 5.7e-3 8.6e-3   0.02   2000    1.0
src_f[1,5]      0.01  2.1e-4 9.5e-3 5.9e-4 5.1e-3   0.01   0.02   0.04   2000    1.0
src_f[0,6]      0.01  1.1e-4 5.0e-3 1.2e-3 6.4e-3 9.9e-3   0.01   0.02   2000    1.0
src_f[1,6]      0.02  2.5e-4   0.01 8.4e-4 8.1e-3   0.01   0.02   0.04   2000    1.0
src_f[0,7]    9.4e-3  1.1e-4 5.1e-3 7.0e-4 5.4e-3 9.4e-3   0.01   0.02   2000    1.0
src_f[1,7]      0.03  4.0e-4   0.02 4.6e-3   0.02   0.03   0.05   0.07   1709    1.0
src_f[0,8]      0.02  7.8e-5 3.5e-3 8.2e-3   0.01   0.02   0.02   0.02   2000    1.0
src_f[1,8]      0.05  2.5e-4   0.01   0.03   0.05   0.05   0.06   0.07   1720    1.0
src_f[0,9]    6.0e-3  9.8e-5 4.4e-3 2.6e-4 2.4e-3 5.1e-3 8.7e-3   0.02   2000    1.0
src_f[1,9]      0.02  3.2e-4   0.01 7.9e-4 7.7e-3   0.02   0.03   0.05   1757    1.0
src_f[0,10]   4.7e-3  8.9e-5 4.0e-3 1.4e-4 1.6e-3 3.7e-3 7.0e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,10]  10.0e-3  1.9e-4 8.5e-3 3.1e-4 3.3e-3 7.5e-3   0.01   0.03   2000    1.0
src_f[0,11]   9.8e-3  9.7e-5 4.3e-3 1.7e-3 6.7e-3 9.8e-3   0.01   0.02   2000    1.0
src_f[1,11]     0.02  2.4e-4   0.01 9.1e-4 8.7e-3   0.02   0.02   0.04   2000    1.0
src_f[0,12]   7.0e-3  7.1e-5 3.2e-3 1.3e-3 4.8e-3 6.9e-3 9.2e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,12]   6.0e-3  1.2e-4 5.2e-3 1.8e-4 2.0e-3 4.6e-3 8.5e-3   0.02   2000    1.0
src_f[0,13]   5.1e-3  8.3e-5 3.7e-3 1.7e-4 2.0e-3 4.4e-3 7.5e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,13]     0.01  2.0e-4 9.1e-3 3.0e-4 3.4e-3 8.4e-3   0.02   0.03   2000    1.0
src_f[0,14]   4.6e-3  8.0e-5 3.6e-3 1.9e-4 1.8e-3 3.8e-3 6.7e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,14]     0.01  2.0e-4 8.8e-3 3.5e-4 3.5e-3 7.9e-3   0.02   0.03   2000    1.0
src_f[0,15]   5.1e-3  9.7e-5 3.6e-3 2.3e-4 2.2e-3 4.6e-3 7.6e-3   0.01   1344    1.0
src_f[1,15]     0.01  2.5e-4 9.7e-3 4.2e-4 5.6e-3   0.01   0.02   0.04   1541    1.0
src_f[0,16]   3.3e-3  6.3e-5 2.8e-3 1.0e-4 1.1e-3 2.6e-3 4.7e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,16]   8.2e-3  1.6e-4 7.2e-3 3.0e-4 2.8e-3 6.2e-3   0.01   0.03   2000    1.0
src_f[0,17]   3.6e-3  6.7e-5 3.0e-3 9.0e-5 1.2e-3 2.8e-3 5.2e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,17]   8.0e-3  1.6e-4 7.0e-3 2.3e-4 2.7e-3 6.2e-3   0.01   0.03   2000    1.0
src_f[0,18]   4.5e-3  7.6e-5 3.4e-3 2.4e-4 2.0e-3 3.8e-3 6.5e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,18]   8.9e-3  1.7e-4 7.7e-3 3.1e-4 2.9e-3 6.8e-3   0.01   0.03   2000    1.0
src_f[0,19]   3.2e-3  6.0e-5 2.7e-3 9.5e-5 1.1e-3 2.5e-3 4.6e-310.0e-3   2000    1.0
src_f[1,19]   8.2e-3  1.6e-4 7.1e-3 3.5e-4 2.7e-3 6.1e-3   0.01   0.03   2000    1.0
src_f[0,20]   2.9e-3  5.7e-5 2.5e-3 7.9e-5 9.8e-4 2.3e-3 4.2e-3 9.4e-3   2000    1.0
src_f[1,20]   6.8e-3  1.4e-4 6.1e-3 1.5e-4 2.1e-3 5.1e-3 9.8e-3   0.02   2000    1.0
src_f[0,21]   5.4e-3  8.5e-5 3.8e-3 2.5e-4 2.3e-3 4.8e-3 7.9e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,21]   9.8e-3  1.8e-4 8.0e-3 3.0e-4 3.3e-3 7.9e-3   0.01   0.03   2000    1.0
src_f[0,22]   2.8e-3  5.2e-5 2.3e-3 7.0e-5 9.7e-4 2.2e-3 4.0e-3 8.8e-3   2000    1.0
src_f[1,22]   5.2e-3  1.1e-4 4.8e-3 1.5e-4 1.6e-3 3.8e-3 7.5e-3   0.02   2000    1.0
src_f[0,23]   6.9e-3  7.3e-5 3.3e-3 1.0e-3 4.5e-3 6.7e-3 9.2e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,23]   3.7e-3  7.9e-5 3.5e-3 7.9e-5 1.1e-3 2.7e-3 5.2e-3   0.01   2000    1.0
src_f[0,24]   3.4e-3  6.0e-5 2.7e-3 1.2e-4 1.2e-3 2.8e-3 4.8e-3 9.9e-3   2000    1.0
src_f[1,24]     0.01  2.2e-4 9.9e-3 7.2e-4 5.8e-3   0.01   0.02   0.04   2000    1.0
src_f[0,25]   5.9e-3  1.0e-4 3.6e-3 1.7e-4 3.3e-3 5.6e-3 8.4e-3   0.01   1170    1.0
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src_f[0,68]   3.2e-3  6.0e-5 2.7e-310.0e-5 1.0e-3 2.5e-3 4.5e-3 9.9e-3   2000    1.0
src_f[1,68]   9.3e-3  1.7e-4 7.6e-3 3.8e-4 3.3e-3 7.4e-3   0.01   0.03   2000    1.0
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src_f[1,69]   7.0e-3  1.3e-4 5.9e-3 1.8e-4 2.3e-3 5.5e-3   0.01   0.02   2000    1.0
src_f[0,70]   3.3e-3  6.0e-5 2.7e-3 9.9e-5 1.2e-3 2.7e-3 4.8e-3 9.9e-3   2000    1.0
src_f[1,70]   5.1e-3  1.1e-4 4.8e-3 1.0e-4 1.5e-3 3.7e-3 7.2e-3   0.02   2000    1.0
src_f[0,71]   3.8e-3  6.5e-5 2.9e-3 1.8e-4 1.5e-3 3.1e-3 5.5e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,71]   4.3e-3  8.9e-5 4.0e-3 1.2e-4 1.4e-3 3.2e-3 6.0e-3   0.01   2000    1.0
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src_f[1,117]  4.6e-3  9.1e-5 4.1e-3 1.7e-4 1.6e-3 3.5e-3 6.5e-3   0.02   2000    1.0
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src_f[1,208]  4.5e-3  9.4e-5 4.2e-3 1.3e-4 1.3e-3 3.1e-3 6.7e-3   0.01   2000    1.0
src_f[0,209]  3.4e-3  6.3e-5 2.8e-3 1.1e-4 1.2e-3 2.7e-3 4.9e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,209]  6.5e-3  1.3e-4 5.9e-3 1.7e-4 2.0e-3 5.0e-3 9.2e-3   0.02   2000    1.0
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src_f[1,213]  6.2e-3  1.2e-4 5.4e-3 1.9e-4 2.0e-3 4.8e-3 9.1e-3   0.02   2000    1.0
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src_f[1,256]  4.5e-3  9.2e-5 4.1e-3 1.1e-4 1.5e-3 3.3e-3 6.2e-3   0.02   2000    1.0
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src_f[0,262]  5.0e-3  6.8e-5 3.0e-3 4.1e-4 2.6e-3 4.6e-3 7.0e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,262]    0.02  3.0e-4   0.01 1.6e-3   0.01   0.02   0.03   0.05   1675    1.0
src_f[0,263]  2.7e-3  4.9e-5 2.2e-3 1.1e-4 9.5e-4 2.1e-3 3.8e-3 8.2e-3   2000    1.0
src_f[1,263]  5.6e-3  1.1e-4 4.9e-3 1.7e-4 1.8e-3 4.3e-3 8.0e-3   0.02   2000    1.0
src_f[0,264]  4.0e-3  7.2e-5 3.2e-3 1.2e-4 1.4e-3 3.2e-3 6.0e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,264]  7.2e-3  1.4e-4 6.4e-3 2.1e-4 2.1e-3 5.3e-3   0.01   0.02   2000    1.0
src_f[0,265]  2.7e-3  5.1e-5 2.3e-3 6.7e-5 8.4e-4 2.0e-3 4.0e-3 8.2e-3   2000    1.0
src_f[1,265]  6.5e-3  1.3e-4 5.8e-3 2.0e-4 2.1e-3 4.9e-3 9.4e-3   0.02   2000    1.0
src_f[0,266]  4.8e-3  7.9e-5 3.5e-3 1.9e-4 1.9e-3 4.0e-3 7.1e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,266]  7.1e-3  1.4e-4 6.2e-3 2.8e-4 2.3e-3 5.3e-3   0.01   0.02   2000    1.0
src_f[0,267]  5.9e-3  8.4e-5 3.8e-3 3.3e-4 2.9e-3 5.6e-3 8.5e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,267]  8.2e-3  1.6e-4 7.0e-3 2.9e-4 2.7e-3 6.4e-3   0.01   0.03   2000    1.0
src_f[0,268]  5.9e-3  8.1e-5 3.6e-3 3.3e-4 3.0e-3 5.5e-3 8.4e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,268]    0.02  2.7e-4   0.01 9.3e-4 8.9e-3   0.02   0.03   0.04   2000    1.0
src_f[0,269]  5.9e-3  1.3e-4 4.3e-3 2.2e-4 2.2e-3 5.2e-3 8.7e-3   0.02   1086    1.0
src_f[1,269]    0.02  4.0e-4   0.01 7.3e-4 8.5e-3   0.02   0.03   0.05   1393    1.0
src_f[0,270]  1.9e-3  3.9e-5 1.8e-3 5.0e-5 6.0e-4 1.4e-3 2.7e-3 6.6e-3   2000    1.0
src_f[1,270]  6.2e-3  1.3e-4 5.8e-3 1.5e-4 1.9e-3 4.4e-3 8.8e-3   0.02   2000    1.0
src_f[0,271]  8.3e-3  1.4e-4 4.5e-3 3.6e-4 4.7e-3 8.2e-3   0.01   0.02    992    1.0
src_f[1,271]    0.04  4.0e-4   0.02 4.4e-3   0.02   0.04   0.05   0.07   1599    1.0
src_f[0,272]  2.2e-3  4.5e-5 2.0e-3 5.3e-5 6.1e-4 1.6e-3 3.0e-3 7.4e-3   2000    1.0
src_f[1,272]    0.01  2.1e-4 9.2e-3 2.6e-4 3.2e-3 7.7e-3   0.01   0.03   2000    1.0
src_f[0,273]  3.5e-3  6.0e-5 2.7e-3 1.8e-4 1.4e-3 2.9e-3 5.1e-3   0.01   2000    1.0
src_f[1,273]    0.02  2.4e-4   0.01 7.5e-4 7.3e-3   0.01   0.02   0.04   2000    1.0
src_f[0,274]  2.5e-3  5.2e-5 2.3e-3 5.5e-5 7.0e-4 1.8e-3 3.6e-3 8.3e-3   2000    1.0
src_f[1,274]  7.4e-3  1.5e-4 6.7e-3 1.6e-4 2.4e-3 5.5e-3   0.01   0.02   2000    1.0
src_f[0,275]  6.6e-3  9.6e-5 4.3e-3 3.7e-4 3.1e-3 5.9e-3 9.7e-3   0.02   2000    1.0
src_f[1,275]    0.02  2.5e-4   0.01 5.5e-4 6.2e-3   0.01   0.02   0.04   2000    1.0
src_f[0,276]  6.6e-3 10.0e-5 3.9e-3 5.0e-4 3.5e-3 6.3e-3 9.2e-3   0.01   1530    1.0
src_f[1,276]    0.02  3.0e-4   0.01 1.2e-3   0.01   0.02   0.03   0.05   2000    1.0
bkg[0]         -2.76  9.2e-3   0.27  -3.29  -2.94  -2.75  -2.58  -2.23    880    1.0
bkg[1]         -9.52    0.01    0.5 -10.54  -9.85  -9.52  -9.19  -8.54   1510    1.0
sigma_conf[0]   0.07  1.1e-3   0.05 2.6e-3   0.03   0.06    0.1   0.19   2000    1.0
sigma_conf[1]   0.09  1.6e-3   0.07 5.1e-3   0.04   0.08   0.13   0.27   2000    1.0
lp__           -6863    0.82  20.08  -6904  -6876  -6862  -6849  -6826    600    1.0

Samples were drawn using NUTS at Mon Mar 19 15:17:35 2018.
For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at 
convergence, Rhat=1).

In [29]:
priors=[prior24,prior100,prior160,prior250,prior350,prior500]

In [30]:
xidplus.save(priors,posterior, 'XID+SED_prior')

 Create SED grids


In [2]:
from xidplus import sed
SEDs, df=sed.berta_templates()


[24.0, 100.0, 160.0, 250.0, 350.0, 500.0]

In [3]:
SEDs.shape


Out[3]:
(32, 6, 800)

In [4]:
priors,posterior=xidplus.load(filename='./XID+SED_prior.pkl')

In [5]:
import xidplus.stan_fit.SED as SPM
fit=SPM.MIPS_PACS_SPIRE(priors,SEDs,chains=4,iter=10)


/XID+IR_SED found. Reusing

In [6]:
posterior=sed.posterior_sed(fit,priors,SEDs)

In [12]:
xidplus.save(priors, posterior, 'test_SPM')

In [355]:
def getnearpos(array,value):
    idx = (np.abs(array-value)).argmin()
    return idx
    

nsamp=500
LIR_prior=np.random.uniform(8,14, size=(nsamp,prior250.nsrc))
z_prior=np.random.normal(z_median[prior250.ID-1],z_sig[prior250.ID-1],size=(nsamp,prior250.nsrc))
SED_prior=np.random.multinomial(1, np.full((SEDs_IR.shape[0]),fill_value=1.0/SEDs_IR.shape[0]),size=(nsamp,prior250.nsrc))
samples=np.empty((nsamp,6,prior250.nsrc))
for i in range(0,nsamp):
    for s in range(0,prior250.nsrc):
        samples[i,:,s]=np.power(10.0,LIR_prior[i,s])*SEDs_IR[SED_prior[i,s,:]==1,:,getnearpos(np.arange(0,8,0.01),z_prior[i,s1])]

In [358]:
import pandas as pd
SEDS_IR_full=pd.read_pickle('SEDS_IR_full.pkl')
import seaborn as sns
sns.set_style("white")

plt.figure(figsize=(6,6))
s1=138
from astropy.cosmology import Planck13
violin_parts=plt.violinplot(samples[:,0:3,s1],[250,350,500], points=60, widths=100,
                      showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,bw_method=0.5)
# Make all the violin statistics marks red:
for partname in ('cbars','cmins','cmaxes','cmeans','cmedians'):
    vp = violin_parts[partname]
    vp.set_edgecolor('red')
    vp.set_linewidth(1)

for pc in violin_parts['bodies']:
    pc.set_facecolor('red')

violin_parts=plt.violinplot(samples[:,3:,s1],[24,100,160], points=60, widths=20,
                      showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,bw_method=0.5)
# Make all the violin statistics marks red:
for partname in ('cbars','cmins','cmaxes','cmeans','cmedians'):
    vp = violin_parts[partname]
    vp.set_edgecolor('red')
    vp.set_linewidth(1)

for pc in violin_parts['bodies']:
    pc.set_facecolor('red')

from astropy.cosmology import Planck13

import astropy.units as u


for s in range(0,100,1):
    
    div=(4.0*np.pi * np.square(Planck13.luminosity_distance(z_prior[s,s1]).cgs))
    div=div.value
    plt.loglog((z_prior[i,s1]+1.0)*SEDS_IR_full['wave'],
           np.power(10.0,LIR_prior[s,s1])*(1.0+z_prior[s,s1])
           *SEDS_IR_full[SEDS_IR_full.columns[np.arange(1,SEDs_IR.shape[0]+1)
                                        [SED_prior[s,s1]==1]]]/div,alpha=0.05,c='b',zorder=0)
    
    #plt.plot([250,350,500, 24,100,160],posterior_IR.samples['src_f'][s,0:6,s1], 'ko', alpha=0.1, ms=10)
    #plt.plot([250,350,500],posterior.samples['src_f'][s,0:3,s1], 'ro', alpha=0.1, ms=10)
    


plt.ylim(10E-7,10E2)
plt.xlim(5,5E3)
#plt.plot([3.6,4.5,5.7,7.9],[2.91E-3,2.38E-3,2.12E-3,9.6E-3], 'ro')
plt.xlabel('Wavelength (microns)')
plt.ylabel('Flux (mJy)')


Out[358]:
<matplotlib.text.Text at 0x19613ea90>

In [ ]: