GBM, LAT LLE and Swift Catalogs

Using 3ML's catalog and data downloading tools, it is easy to build an analysis for either a single or multiple GRBs from start to finish.

Here, we demostrate how we can search the catalogs for trigger information and then use this to perform analysis. Currently, Swift analysis is performed with the Generic OGIPLike or XRTLike plugin only and no data dowloaders are provided. In the future, a more capable Swift plugin can be included.


In [1]:
%matplotlib inline
%matplotlib notebook

from astropy.time import Time

from threeML import *

get_available_plugins()


Configuration read from /Users/jburgess/.threeML/threeML_config.yml
Available plugins:

SwiftXRTLike for Swift XRT
FermiGBMTTELike for Fermi GBM TTE (all detectors)
OGIPLike for All OGIP-compliant instruments
FermiLATLLELike for Fermi LAT LLE
XYLike for n.a.

GBM catalog

The 3ML GBM catalog allows you to search via cones on the sky, trigger names, T90s, date ranges and model parameters.


In [2]:
gbm_catalog = FermiGBMBurstCatalog()

Searching cones on the sky

We can perform a cone search for a given Ra and Dec to see what GRBs are in this region of the sky.


In [3]:
gbm_catalog.cone_search(ra=0,dec=0,radius=10)


Trying http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=fermigbrst&
Downloading http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=fermigbrst&SR=10.0&DEC=0.0&RA=0.0&VERB=3 [Done]
Out[3]:
<Table masked=True length=17>
nameradectrigger_timet90
degdegmjds
objectfloat64float64float64float64
GRB080810549356.8000.32054688.5487567107.457
GRB0907033290.7709.68055015.32919538.960
GRB100612726352.000-1.83055359.72645988.576
GRB1009241650.6727.00455463.16537409.024
GRB110729142353.3904.97055771.1424297408.582
GRB1109214446.090-5.83055825.4436135149.507
GRB1111134104.320-7.52055878.409858315.360
GRB1206243094.7737.16756102.30862660.640
GRB121122870355.4506.34056253.8700119125.439
GRB1306285316.290-5.07056471.530580121.504
GRB1401063452.340-8.75056663.344946333.024
GRB140406120357.5505.63056753.1196037109.312
GRB140918379356.180-0.54056918.3791791165.632
GRB150724782351.9203.67057227.781686537.889
GRB150911315355.280-2.90057276.314518141.728
GRB160215773356.7901.73057433.7732684141.314
GRB1605035670.540-1.93057511.567037159.392

Or perhaps we want to know the GRBs around the Crab nebula:


In [5]:
gbm_catalog.search_around_source('Crab',radius=5)


Trying http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=fermigbrst&
Downloading http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=fermigbrst&SR=5.0&DEC=22.0144947866&RA=83.6330906247&VERB=3 [Done]
Out[5]:
(83.63309062468973, 22.014494786634714, <Table masked=True length=4>
     name        ra     dec    trigger_time   t90   
                deg     deg        mjd         s    
    object    float64 float64    float64    float64 
 ------------ ------- ------- ------------- --------
 GRB090612619  81.030  17.710 54994.6186400   42.433
 GRB090907808  81.060  20.500 55081.8081884    0.832
 GRB100130777  78.570  20.830 55226.7767993   86.018
 GRB100915243  85.394  25.095 55454.2428196    7.936)

Searching on T90 and time

Perhaps we want to analyze all short GRBs or GRBs in a specific date range.

First let's search on T90:


In [4]:
gbm_catalog.query("2<t90<10")


Out[4]:
<Table masked=True length=353>
nameradectrigger_timet90
objectfloat64float64float64float64
GRB08071408641.9008.50054661.08625065.376
GRB080715950214.7009.90054662.95046497.872
GRB08080658494.60057.80054684.58415752.304
GRB080808451107.400-33.80054686.45142674.352
GRB080816989289.500-6.80054694.98882744.608
GRB08081772080.200-17.10054695.72022594.416
GRB080821332238.60032.60054699.33155655.888
GRB080824909122.400-2.80054702.90896687.424
GRB080828189221.300-12.30054706.18901933.008
GRB080829790221.9003.20054707.79000497.68
...............
GRB160929529340.23022.79057660.52880054.864
GRB16100104579.150-55.36057662.04533242.24
GRB161012637160.430-74.28057673.63697756.4
GRB161128216262.430-46.05057720.21649656.912
GRB161207224294.810-9.93057729.22416328.192
GRB161210524283.12063.05057732.52354582.304
GRB16121265224.94068.23057734.65207612.816
GRB161217128216.63051.98057739.12761333.584
GRB16122749879.50039.15057749.49812752.56
GRB170101374157.49028.90057754.37400362.304

We can also search MJD or UTC. The GBM catalog uses MJD to index time. We can use astroy's time module to convert from UTC to MJD:


In [6]:
mjd = Time(['2010-01-01T00:00:00','2011-01-01T00:00:00']).mjd
gbm_catalog.query(' %f <trigger_time < %f' % tuple(mjd))


Out[6]:
<Table masked=True length=242>
nameradectrigger_timet90
objectfloat64float64float64float64
GRB100101028307.320-27.00055197.02765432.816
GRB10010198870.66018.69055197.98767571.984
GRB1001070746.310-21.24055203.07397990.576
GRB100111176247.04815.55155207.175575219.52
GRB100112418240.140-75.10055208.417564323.04
GRB100116897305.02014.45055212.8965306102.53
GRB10011787911.260-1.59455213.87939430.256
GRB1001181009.260-37.37055214.09969569.216
GRB10012261679.200-2.71055218.616404122.529
GRB100126460338.370-18.74055222.46047610.624
...............
GRB101223834250.55048.22055553.833542856.065
GRB101224227285.92645.71555554.22724381.728
GRB101224578289.140-55.25055554.578451744.737
GRB101224614290.16034.46055554.613575625.601
GRB101224998325.170-38.66055554.998321118.688
GRB10122537760.68032.77055555.377008181.218
GRB101227195186.790-83.55055557.194776895.488
GRB101227406240.500-24.50055557.406326153.347
GRB101227536150.870-49.44055557.535951328.864
GRB101231067191.71017.64055561.067252423.613

Searching on parameter space

We can also make selections on energy fluxes or model parameters.

GBM catalog fluxes depend on the model and the interval in which that model was fitted.


In [45]:
gbm_catalog.query("pflx_band_alpha < -2./3. & pflx_band_ergflux > 1E-5")


Out[45]:
<Table length=23>
nameradectrigger_timet90
objectfloat64float64float64float64
GRB090424592189.50016.80054945.59176714.144
GRB090618353293.99078.35855000.3530863112.386
GRB090902462264.93927.32555076.461901819.328
GRB10101417526.940-51.07055483.1749146449.415
GRB110301214229.35029.40055621.21438745.693
GRB110529034118.33067.91055710.03382950.512
GRB11082510244.89615.40755798.101978462.465
GRB111222619179.19369.03655917.61938680.32
GRB1206243094.7737.16756102.30862660.64
GRB13050497891.6303.83456416.978443573.217
...............
GRB140329295145.698-32.22956745.294888121.504
GRB150118409240.240-35.75057040.40853940.193
GRB15021300195.290-4.85057066.00125814.096
GRB150330828329.26049.97057111.8280239153.859
GRB150627183117.490-51.56057200.18291364.577
GRB16042249941.260-58.22057500.499314912.288
GRB160509374310.10076.00057517.3741461369.67
GRB160625945308.3006.90057564.9446328454.665
GRB16072076742.65075.68057589.766631978.849
GRB160821857171.24842.34357621.857292143.009

Searching for triggers

We can also search for specific triggers


In [5]:
gbm_catalog.query_sources("GRB080916009",'GRB100204024')


Out[5]:
<Table length=2>
nameradectrigger_timet90
objectfloat64float64float64float64
GRB080916009119.800-56.60054725.008861362.977
GRB10020402450.780-47.89055231.0235364136.195

Let's look at what a search can give us:

The matching criteria can be used to extract information about the analysis as well as for setting up your own analysis.

For example, we can look at the duration information from each GRB in our last search:


In [6]:
gbm_catalog.result[['t90','t50']]


Out[6]:
t90 t50
name
GRB080916009 62.977 32.000
GRB100204024 136.195 21.504

To automate or repeat an analysis, it is good to know the values of source/background selections that were used in the catalog. These are extracted into a dictionary.


In [7]:
det_info = gbm_catalog.get_detector_information()

Let's examine what we have for GRB080916C.

We'll find the background selections and source (both peak and fluence) stored in a format readable by 3ML.

Additonally, we have the detectors used for catalog spectral analysis.


In [8]:
det_info['GRB080916009']


Out[8]:
{'background': {'full': '-40.100000--6.250000,105.210000-146.350000',
  'post': '105.210000-146.350000',
  'pre': '-40.100000--6.250000'},
 'best fit model': {'fluence': 'sbpl', 'peak': 'comp'},
 'detectors': array(['n3', 'n4', 'b0'], 
       dtype='|S2'),
 'source': {'fluence': '1.280000-64.257000', 'peak': '2.048000-3.072000'},
 'trigger': 'bn080916009'}

Downloading data

We can now get the data now and have a look ourselves. Using the information from the search, we can get the TTE and RSP files needed via the GBM data downloader.


In [9]:
gbm_data = download_GBM_trigger_data(trigger_name=det_info['GRB080916009']['trigger'],
                                      detectors=det_info['GRB080916009']['detectors'],
                                      destination_directory='gbm/bn080916009',
                                      compress_tte=True)

We now have our data locally downloaded from the HEASARC servers. This gets the most current version of the files and prefers RSP2 to RSP. You can of course use other methods to obtain earlier versions or differnt DRM types.

We can see where they are stored:

If the data already exist in that location, the downloader will skip them.

Making an analysis

Now we have everything we need to make an analysis. We just need to create our plugins and set our models.

Getting a model from the selection

3ML's GBM catalog will build a model for you from the HEASARC values. We simply choose the model and interval we want, i.e., Band, Comt, PL, SBPL and either peak or fluence interval.

Here we will use the best fit model (SBPL) for the fluence interval.


In [10]:
interval = 'fluence'

models = gbm_catalog.get_model(model=det_info['GRB080916009']['best fit model'][interval],interval=interval)

In [11]:
models['GRB080916009']


Out[11]:
Model summary:

N
Point sources 1
Extended sources 0
Particle sources 0


Free parameters (5):

value min_value max_value unit
GRB080916009.spectrum.main.SmoothlyBrokenPowerLaw.K 0.0122397 0 None 1 / (cm2 keV s)
GRB080916009.spectrum.main.SmoothlyBrokenPowerLaw.alpha -1.13938 -1.5 2
GRB080916009.spectrum.main.SmoothlyBrokenPowerLaw.break_energy 301.647 10 None keV
GRB080916009.spectrum.main.SmoothlyBrokenPowerLaw.break_scale 0.3 0 10
GRB080916009.spectrum.main.SmoothlyBrokenPowerLaw.beta -2.08541 -5 -1.6


Fixed parameters (3):
(abridged. Use complete=True to see all fixed parameters)


Linked parameters (0):

(none)

3ML Analysis

Plugin setup

Let's build some plugins


In [12]:
det = 'n3'

nai3 = FermiGBMTTELike(name=det,
                       source_intervals=det_info['GRB080916009']['source']['fluence'],
                       background_selections=det_info['GRB080916009']['background']['full'],
                       tte_file=gbm_data[det]['tte'],
                       rsp_file=gbm_data[det]['rsp'])

det = 'n4'

nai4 = FermiGBMTTELike(name=det,
                       source_intervals=det_info['GRB080916009']['source']['fluence'],
                       background_selections=det_info['GRB080916009']['background']['full'],
                       tte_file=gbm_data[det]['tte'],
                       rsp_file=gbm_data[det]['rsp'])

det = 'b0'

bgo0 = FermiGBMTTELike(name=det,
                       source_intervals=det_info['GRB080916009']['source']['fluence'],
                       background_selections=det_info['GRB080916009']['background']['full'],
                       tte_file=gbm_data[det]['tte'],
                       rsp_file=gbm_data[det]['rsp'])


nai3.set_active_measurements('8-900')
nai4.set_active_measurements('8-900')
bgo0.set_active_measurements('250-42000')


WARNING UserWarning: No TLMIN keyword found. This DRM does not follow OGIP standards. Assuming TLMIN=1


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING UserWarning: The time interval -40.100000--6.250000 started before the first arrival time (-25.943198), so we are changing the intervals to -25.943198--6.250000

Auto-determined polynomial order: 0


Unbinned 0-order polynomial fit with the Nelder-Mead method


Auto-probed noise models:
- observation: poisson
- background: gaussian
WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING UserWarning: The time interval -40.100000--6.250000 started before the first arrival time (-25.943522), so we are changing the intervals to -25.943522--6.250000

Auto-determined polynomial order: 0


Unbinned 0-order polynomial fit with the Nelder-Mead method


Auto-probed noise models:
- observation: poisson
- background: gaussian
WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Minimum MC energy is larger than minimum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Minimum MC energy is larger than minimum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Minimum MC energy is larger than minimum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Minimum MC energy is larger than minimum EBOUNDS energy


WARNING UserWarning: The time interval -40.100000--6.250000 started before the first arrival time (-25.943228), so we are changing the intervals to -25.943228--6.250000

Auto-determined polynomial order: 1


Unbinned 1-order polynomial fit with the Nelder-Mead method


Auto-probed noise models:
- observation: poisson
- background: gaussian
Range 8-900 translates to channels 4-124
Now using 121 channels out of 128
Range 8-900 translates to channels 3-123
Now using 121 channels out of 128
Range 250-42000 translates to channels 1-125
Now using 125 channels out of 128

In [13]:
threeML_config['gbm']['selection color'] = 'r'
nai3.view_lightcurve(stop=100)


Model setup

We can use the model from the catalog and combine with the data into a JointLikelihood.


In [14]:
data_list = DataList(nai3,nai4,bgo0)

jl = JointLikelihood(models['GRB080916009'], data_list=data_list)

# Now we can fit

res = jl.fit()


Best fit values:

Best fit value Unit
GRB080916009...K 0.01452 +/- 0.00021 1 / (cm2 keV s)
GRB080916009...alpha -1.101 +/- 0.016
GRB080916009...beta -1.94 +/- 0.05
GRB080916009...break_energy 173 +/- 14 keV
GRB080916009...break_scale 0.11 +/- 0.05
NOTE: errors on parameters are approximate. Use get_errors().


Correlation matrix:

1.000.74-0.56-0.020.15
0.741.00-0.410.130.07
-0.56-0.411.000.58-0.81
-0.020.130.581.00-0.53
0.150.07-0.81-0.531.00
Values of -log(likelihood) at the minimum:

-log(likelihood)
total 3225.434784
n3 1063.632870
n4 1046.713156
b0 1115.088758

In [15]:
_ = display_ogip_model_counts(jl,min_rate=5,step=False)


LLE Catalog

Searching

Similar to the GBM catalog, we can search LAT LLE triggers with the LLE catalog:


In [26]:
lle_catalog = FermiLLEBurstCatalog()


Building cache for fermille.

We can perform cone, time, and trigger searches just like as with the GBM catalog. Currently, no T90 searches are available.


In [21]:
lle_catalog.cone_search(0,0,30)


Trying http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=fermille&
Downloading http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=fermille&SR=30.0&DEC=0.0&RA=0.0&VERB=3 [Done]
Out[21]:
<Table masked=True length=3>
nameradectrigger_timetrigger_type
degdegmjd
objectfloat64float64float64object
GRB13123119810.110-2.42056657.1981028GRB
SFLARE140225029337.908-9.26056713.0287958SFLARE
GRB15051013916.1604.79057152.1388164GRB

In [27]:
lle_catalog.query_sources('GRB080916009')


Out[27]:
<Table length=1>
nameradectrigger_timetrigger_type
objectfloat64float64float64str3
GRB080916009119.800-56.60054725.0088613GRB

In [28]:
lle_catalog.result.loc['GRB080916009']['trigger_name']


Out[28]:
'bn080916009'

Downloading LLE data

With the 3ML LLE plugin, we no longer need PHA files. Therefore, the 3ML LLE downloader will get the LLE event file and associated LLE RSP (if it exists) as well as the FT2 file.


In [29]:
lle_data_info = download_LLE_trigger_data(lle_catalog.result.loc['GRB080916009']['trigger_name'],destination_directory='lat')


Widget Javascript not detected.  It may not be installed properly. Did you enable the widgetsnbextension? If not, then run "jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension"

In [30]:
lle_data_info


Out[30]:
cspec: !!python/unicode '/Users/jburgess/coding/3ML/examples/lat/gll_cspec_bn080916009_v10.pha'
ft2: !!python/unicode '/Users/jburgess/coding/3ML/examples/lat/gll_pt_bn080916009_v10.fit'
!!python/unicode 'lle': !!python/unicode '/Users/jburgess/coding/3ML/examples/lat/gll_lle_bn080916009_v10.fit'
rsp: !!python/unicode '/Users/jburgess/coding/3ML/examples/lat/gll_cspec_bn080916009_v10.rsp'

Analysis with GBM and LLE data

Analyze the LLE data you have just downloaded along with GBM data


In [31]:
lle = FermiLATLLELike('LLE',
                      lle_file=lle_data_info['lle'],
                      rsp_file=lle_data_info['rsp'],
                      ft2_file=lle_data_info['ft2'],
                      background_selections=det_info['GRB080916009']['background']['full'],
                      source_intervals=det_info['GRB080916009']['source']['fluence']
                     )


Auto-determined polynomial order: 1


Widget Javascript not detected.  It may not be installed properly. Did you enable the widgetsnbextension? If not, then run "jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension"
Binned 1-order polynomial fit with the Powell method


Auto-probed noise models:
- observation: poisson
- background: gaussian

In [32]:
lle.view_lightcurve(stop=100)

lle.set_active_measurements('50000-100000')


---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-8d927b1d7f46> in <module>()
      1 lle.view_lightcurve(stop=100)
      2 
----> 3 lle.set_active_measurements('50000-100000')

/Users/jburgess/coding/3ML/threeML/plugins/OGIPLike.pyc in set_active_measurements(self, *args, **kwargs)
    379                     else:
    380 
--> 381                         idx[i] = self._rsp.energy_to_channel(float(s))
    382 
    383                 assert idx[0] < idx[

AttributeError: 'unicode' object has no attribute 'energy_to_channel'

In [28]:
data_list = DataList(nai3,nai4,bgo0,lle)

jl = JointLikelihood(models['GRB080916009'], data_list=data_list)

# Now we can fit

res = jl.fit()


WARNING RuntimeWarning: External parameter cons_n3 already exist in the model. Overwriting it...


WARNING RuntimeWarning: External parameter cons_n4 already exist in the model. Overwriting it...


WARNING RuntimeWarning: External parameter cons_b0 already exist in the model. Overwriting it...

Best fit values:

Best fit value Unit
GRB080916009...K 0.01438 +/- 0.00020 1 / (cm2 keV s)
GRB080916009...alpha -1.098 +/- 0.017
GRB080916009...beta -2.140 +/- 0.018
GRB080916009...break_energy 218 +/- 16 keV
GRB080916009...break_scale 0.21 +/- 0.06
NOTE: errors on parameters are approximate. Use get_errors().


Correlation matrix:

1.000.65-0.67-0.130.30
0.651.00-0.310.35-0.04
-0.67-0.311.000.64-0.78
-0.130.350.641.00-0.67
0.30-0.04-0.78-0.671.00
Values of -log(likelihood) at the minimum:

-log(likelihood)
total 3261.338531
n3 1064.142117
n4 1047.061227
b0 1117.372724
LLE 32.762462

In [29]:
_ = display_ogip_model_counts(jl,min_rate=5,step=False)


Swift Catalog

We can also examine the Swift GRB catalog. In the spirit of 3ML, it is linked to other instruments so that we can know which triggers were seen by multiple missions.


In [16]:
swift_catalog = SwiftGRBCatalog()

Cone, time, T90, and trigger seraches

Just as before, we can search on cones, time ranges, and triggers. Thanks to the Swift team, we can immediately see if there were other detections:


In [34]:
swift_catalog.cone_search(0,0,10)


Trying http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=swiftgrb&
Downloading http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=swiftgrb&SR=10.0&DEC=0.0&RA=0.0&VERB=3 [Done]
Out[34]:
<Table masked=True length=7>
nameradectrigger_timeredshiftbat_t90bat_detectionxrt_detectionxrt_flareuvot_detectionradio_detectionopt_detection
degdegs
objectfloat64float64objectfloat64float64objectobjectobjectobjectobjectobject
GRB 050922B5.806-5.6052005-09-22T15:02:00.257060--156.2900YYYNNN
GRB 0708086.7641.1762007-08-08T18:28:00.5458803.500058.4300YYNNNN
GRB 080702B355.567-5.5142008-07-02T01:10:38.08--26.0600YYNNUN
GRB 080810356.7940.3202008-08-10T13:10:12.2879803.3510107.6700YYYYYY
GRB 0811053.9523.4702008-11-05T13:31:46.529000--11.2000YYNNUN
GRB 100115A3.367-0.8262010-01-15T11:15:19--3.0000YYNNUY
GRB 100924A0.6767.0012010-09-24T03:58:08.897460--71.8600YUUUY

In [32]:
swift_catalog.query('"2005-09-22T15:02:00.257060" < trigger_time < "2005-10-22T15:02:00.257060"')


Out[32]:
<Table masked=True length=11>
nameradectrigger_timeredshiftbat_t90bat_detectionxrt_detectionxrt_flareuvot_detectionradio_detectionopt_detection
objectfloat64float64str26float64float64str1str1str1str1str1str1
GRB 050922C317.389-8.7582005-09-22T19:55:50.4007002.19954.54YYNYYY
GRB 050925303.48734.3302005-09-25T09:04:33.628160--0.09YNNNN
GRB 051001350.953-31.5232005-10-01T11:11:36.2413202.4296190.63YYNNUN
GRB 051006110.8099.5062005-10-06T20:30:33.2555601.05926.04YYYNNP
GRB 051008202.87342.0982005-10-08T16:33:21.3162005.264.0YYNNNY
GRB 051012270.535-52.7832005-10-12T17:05:56.957000--24.0YPNNUU
GRB 051016A122.819-18.2982005-10-16T05:23:31.350440--21.0YYNNNN
GRB 051016B132.11613.6562005-10-16T18:28:08.9814600.93644.02YYYYNY
GRB 051021A29.1529.0682005-10-21T13:21:57----UYNNNY
GRB 051021B126.051-45.5412005-10-21T23:31:53.676000--46.53YYNNUU
GRB 051022359.01719.6072005-10-22T13:07:580.8--UYNNYY

Searching redshift (z) and other observations

Thanks to the detail in the Swift GRB catalog, we can easily find information out about other instruments.

Redshift

Let's first look at a reshift search. Want to know about really high-z GRBs?


In [17]:
swift_catalog.query('redshift > 7')


Out[17]:
<Table masked=True length=4>
nameradectrigger_timeredshiftbat_t90bat_detectionxrt_detectionxrt_flareuvot_detectionradio_detectionopt_detection
objectfloat64float64str26float64float64str1str1str1str1str1str1
GRB 090423148.88918.1492009-04-23T07:55:19.3496608.239.77YYYNNY
GRB 090429B210.66732.1712009-04-29T05:30:03.3655409.45.61YYYNNN
GRB 100205A141.38831.7402010-02-05T04:18:43.07434011.026.0YYYNUN
GRB 120923A303.7956.2212012-09-23T05:16:068.027.22YYNNNN

Great! Now lets get those redshifts and learn more:


In [18]:
swift_catalog.get_redshift()


Out[18]:
z z err z type reference
name
GRB 090423 8.23 0.06 S http://adsabs.harvard.edu/abs/2009Natur.461.1254T
GRB 090429B 9.40 NaN PL http://adsabs.harvard.edu/abs/2012ApJ...736....7C
GRB 100205A 11.00 0.00 PL https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10374.gcn3
GRB 120923A 8.00 NaN PL https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/13802.gcn3

We can even simply click on the links and pull up the reference when we call that column:


In [19]:
swift_catalog.get_redshift()['reference']


Out[19]:
name
GRB 090423     http://adsabs.harvard.edu/abs/2009Natur.461.1254T
GRB 090429B    http://adsabs.harvard.edu/abs/2012ApJ...736....7C
GRB 100205A            https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10374.gcn3
GRB 120923A            https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/13802.gcn3
Name: reference, dtype: object

Other observations

There are several instruments observing GRBs. We can see all the instruments that co-observe with Swift:


In [36]:
swift_catalog.other_observing_instruments


Out[36]:
['Agile',
 'Agile-MCAL',
 'Agile-Mcal',
 'Chandra',
 'Fermi-GBM',
 'Fermi-LAT',
 'HETE',
 'Hershel',
 'IPN',
 'Integral',
 'Konus',
 'Konus-A',
 'Konus-RF',
 'Konus-Wind',
 'Konus-wind',
 'Mars Odyssey',
 'Maxi',
 'Maxi-GSC',
 'Messenger',
 'RHESSI',
 'ROSAT',
 'RXTE',
 'SuperAgile',
 'Suzaku',
 'Suzaku-WAM',
 'Suzaku-Wam',
 'XMM',
 'XMM-Newton']

Let's look at all those that are also seen by Integral and/or Chandra:


In [20]:
swift_catalog.query_other_observing_instruments('Integral','Chandra')


Out[20]:
<Table masked=True length=129>
nameradectrigger_timeredshiftbat_t90bat_detectionxrt_detectionxrt_flareuvot_detectionradio_detectionopt_detection
objectfloat64float64str26float64float64str1str1str1str1str1str1
GRB 04121824.78271.3422004-12-18T15:45:25----UYNUNY
GRB 041219A6.11562.8422004-12-19T01:42:18.0000000.3--YUUYY
GRB 050223271.385-62.4732005-02-23T03:09:06.0682000.58421.68YYNNUN
GRB 050412181.105-1.2002005-04-12T05:44:02.894760--26.46YYNNNN
GRB 050502A202.44342.6742005-05-02T02:13:573.793--UNNNY
GRB 050504201.00540.7042005-05-04T08:00:52.5----UYNNUN
GRB 050509B189.05828.9842005-05-09T04:00:19.2377600.22490.02YYNNNN
GRB 050509C193.225-44.8342005-05-09T22:45:54----UNNYY
GRB 050520192.52530.4512005-05-20T00:05:53----UYNNNN
GRB 050522200.14424.7892005-05-22T06:00:21----UYNNN
....................................
GRB 120202A203.50622.7752012-02-02T21:40:17----UPNUP
GRB 120419A187.388-63.0082012-04-19T12:56:25----UPNNUU
GRB 120624B170.8858.9292012-06-24T22:19:510.3179.78YYNNYN
GRB 120711A94.678-70.9992012-07-11T02:44:481.451--UYNNNY
GRB 120712A169.589-20.0342012-07-12T13:42:274.174514.8YYNYUY
GRB 120716A313.0519.5982012-07-16T17:05:042.486--UYNUYY
GRB 120804A233.948-28.7822012-08-04T00:54:14--0.81YYYNYY
GRB 120821A255.269-40.5212012-08-21T13:23:45----UNNUN
GRB 121102A270.901-16.9582012-11-02T02:27:02--55.12YYYNUU
GRB 121212A177.79378.0382012-12-12T06:56:132.06.06YYYYNY

We can then obtain the informatrion from all the observing instruments from this (or any other) search:


In [21]:
other_instruments = swift_catalog.get_other_instrument_information()
other_instruments


Agile Agile-MCAL Agile-Mcal Chandra Fermi-GBM Fermi-LAT HETE IPN Integral Konus ... Maxi Messenger RHESSI ROSAT RXTE SuperAgile Suzaku Suzaku-Wam XMM XMM-Newton
GRB 050709 GCN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3585.gcn3 NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3570.gcn3 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN None NaN NaN None NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 100206A GCN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10381.gcn3 NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/271.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN None NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 050626 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3552.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 050509C GCN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3442.gcn3 NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3402.gcn3 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN None NaN NaN None NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 050509B GCN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3419.gcn3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN None NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 081210 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/186.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 090817 GCN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9823.gcn3 NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9815.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN None NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 091221 GCN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10293.gcn3 NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/263.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN None NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 110604A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3 NaN ... NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3 NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3 NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN None NaN NaN NaN NaN NaN None NaN NaN
GRB 090814B GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9795.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 091111 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10159.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 050525A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3472.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 120419A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/13241.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 121102A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/13939.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 061025 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/5751.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
GRB 080319B GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7450.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080319A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7450.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080120 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7194.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7196.gcn3 NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN
GRB 091202 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10234.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080613B GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/143.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080613A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7871.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 090129 GCN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/8897.gcn3 NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/195.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN None NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 081204 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/8614.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 091208A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/270.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10278.gcn3 NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN NaN
GRB 080603B GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/144.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080603A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7790.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080605 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/142.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080607 GCN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7866.gcn3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/147.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN None NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 091109B GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/259.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10168.gcn3 NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN NaN
GRB 090720A GCN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9688.gcn3 NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9688.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN None NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

256 rows × 23 columns

Out[21]:
Agile Agile-MCAL Agile-Mcal Chandra Fermi-GBM Fermi-LAT HETE IPN Integral Konus ... Maxi Messenger RHESSI ROSAT RXTE SuperAgile Suzaku Suzaku-Wam XMM XMM-Newton
GRB 050709 GCN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3585.gcn3 NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3570.gcn3 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN None NaN NaN None NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 100206A GCN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10381.gcn3 NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/271.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN None NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 050626 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3552.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 050509C GCN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3442.gcn3 NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3402.gcn3 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN None NaN NaN None NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 050509B GCN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3419.gcn3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN None NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 081210 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/186.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 090817 GCN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9823.gcn3 NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9815.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN None NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 091221 GCN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10293.gcn3 NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/263.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN None NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 110604A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3 NaN ... NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3 NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3 NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN None NaN NaN NaN NaN NaN None NaN NaN
GRB 090814B GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9795.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 091111 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10159.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 050525A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3472.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 120419A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/13241.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 121102A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/13939.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 061025 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/5751.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
GRB 080319B GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7450.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080319A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7450.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080120 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7194.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7196.gcn3 NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN
GRB 091202 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10234.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080613B GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/143.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080613A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7871.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 090129 GCN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/8897.gcn3 NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/195.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN None NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 081204 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/8614.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 091208A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/270.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10278.gcn3 NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN NaN
GRB 080603B GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/144.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080603A GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7790.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080605 GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/142.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 080607 GCN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7866.gcn3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/147.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN None NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
GRB 091109B GCN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/259.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10168.gcn3 NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None NaN NaN
GRB 090720A GCN NaN NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9688.gcn3 NaN NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9688.gcn3 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
trigger number NaN NaN NaN NaN None NaN NaN NaN None NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

256 rows × 23 columns

In particular, for Fermi-GBM, we can view the trigger number. In the future, other instruments will have this feature

It is then very simple to use the GBM catalog and downloader to obtain the proper information and data to perform analysis with 3ML


In [22]:
other_instruments['Fermi-GBM']


Out[22]:
GRB 050709   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 100206A  GCN               https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10381.gcn3
             trigger number                                         None
GRB 050626   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 050509C  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 050509B  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 081210   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 090817   GCN                https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9823.gcn3
             trigger number                                         None
GRB 091221   GCN               https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10293.gcn3
             trigger number                                         None
GRB 110604A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 090814B  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 091111   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 050525A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 120419A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 121102A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 061025   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
                                                 ...                    
GRB 080319B  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080319A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080120   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 091202   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080613B  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080613A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 090129   GCN                https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/8897.gcn3
             trigger number                                         None
GRB 081204   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 091208A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080603B  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080603A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080605   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080607   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 091109B  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 090720A  GCN                https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9688.gcn3
             trigger number                                         None
Name: Fermi-GBM, dtype: object

Other observations

It is also possible to investigate optical, radio, etc. other observations and their references:


In [41]:
swift_catalog.get_other_observation_information()


Out[41]:
bat opt radio uvot xrt
GRB 050709 GCN None NaN None None None
observed U Y N N N
reference NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3612.gcn3 NaN NaN NaN
GRB 100206A GCN NaN None None None NaN
observed Y N U N Y
reference https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10379.gcn3 NaN NaN NaN http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 050626 GCN None None None None None
observed U N U U P
GRB 050509C GCN None NaN NaN None None
observed U Y Y N N
reference NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3425.gcn3 https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3543.gcn3 NaN NaN
GRB 050509B GCN NaN None None None NaN
observed Y N N N Y
reference http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S NaN NaN NaN http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 081210 GCN NaN None None NaN NaN
observed Y N U Y Y
reference http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S NaN NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/8654.gcn3 http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 090817 GCN None None None None NaN
observed U N U N Y
reference NaN NaN NaN NaN http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 091221 GCN NaN NaN None NaN NaN
observed Y Y U Y Y
reference http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10284.gcn3 NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10289.gcn3 http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 110604A GCN NaN None None None NaN
observed Y U U N Y
reference https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3 NaN NaN NaN http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 090814B GCN None None None None NaN
observed U N U N Y
reference NaN NaN NaN NaN http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 091111 GCN None None None None NaN
... ... ... ... ... ... ...
GRB 080613A GCN None NaN None None NaN
observed U Y N N Y
reference NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7872.gcn3 NaN NaN http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 090129 GCN NaN None None None None
observed Y U U U U
reference http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S NaN NaN NaN NaN
GRB 081204 GCN None None None None NaN
observed U N U N Y
reference NaN NaN NaN NaN http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 091208A GCN NaN None None None None
observed Y N U N N
reference http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S NaN NaN NaN NaN
GRB 080603B GCN NaN NaN None NaN NaN
observed Y Y N Y Y
reference http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7792.gcn3 NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7808.gcn3 http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 080603A GCN None NaN NaN NaN NaN
observed U Y Y Y Y
reference NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7788.gcn3 https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7855.gcn3 https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/146.gcn3 http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 080605 GCN NaN NaN None NaN NaN
observed Y Y U Y Y
reference http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7829.gcn3 NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7844.gcn3 http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 080607 GCN NaN NaN None NaN NaN
observed Y Y U Y Y
reference http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7846.gcn3 NaN https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7858.gcn3 http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 091109B GCN NaN NaN None None NaN
observed Y Y U N Y
reference http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10154.gcn3 NaN NaN http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 090720A GCN NaN NaN None None NaN
observed Y Y U N Y
reference http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9699.gcn3 NaN NaN http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G

357 rows × 5 columns

Clean up

If you want to tidy up and remove the data you just downloaded, simply use the cleanup functions provided:


In [23]:
cleanup_downloaded_GBM_data(gbm_data)

cleanup_downloaded_LLE_data(lle_data_info)


Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_cspec_b0_bn080916009_v01.pha
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_cspec_b0_bn080916009_v00.rsp2
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_tte_b0_bn080916009_v01.fit.gz
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_cspec_n3_bn080916009_v01.pha
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_cspec_n3_bn080916009_v00.rsp2
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_tte_n3_bn080916009_v01.fit.gz
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_cspec_n4_bn080916009_v01.pha
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_cspec_n4_bn080916009_v00.rsp2
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_tte_n4_bn080916009_v01.fit.gz


---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-23-e0feba4a247e> in <module>()
      1 cleanup_downloaded_GBM_data(gbm_data)
      2 
----> 3 cleanup_downloaded_LLE_data(lle_data_info)

NameError: name 'lle_data_info' is not defined

In [ ]: