In [1]:
#This is a new notebook for use with real data. We totally won't try to divide by zero this time.
In [2]:
import batman
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline
In [3]:
def chisqa (data, model):
chi = 0
for i in range(len(data)):
num = (data[i]-model[i])**2
denom = model[i]
summ = num/denom
chi = chi + summ
chisum = np.sum(chi)
return chisum
In [4]:
import astropy.io.ascii
table = astropy.io.ascii.read('kepler1b.txt')
time = table['time']
flux = table['flux']
nflux = flux/np.median(flux)
uncertainty = table['uncertainty']
plt.plot(time, nflux)
Out[4]:
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x10f48dbd0>]
In [5]:
params = batman.TransitParams()
params.t0 = 0.0 #time of inferior conjunction
params.per = 2.47061317 #orbital period
params.rp = 0.1281 #planet radius (in units of stellar radii)
params.a = 7.903 #semi-major axis (in units of stellar radii)
params.inc = 83.872 #orbital inclination (in degrees)
params.ecc = 0.0 #eccentricity
params.w = 0.0 #longitude of periastron (in degrees)
params.u = [0.1, 0.3] #limb darkening coefficients
params.limb_dark = "quadratic" #limb darkening model
plotting = False
t00 = np.arange(-.8, -0.7, 0.001)
chiSq = np.array([])
for i in t00:
# set the model t0 to one value of t00
params.t0 = i
m = batman.TransitModel(params, time)
modelflux = m.light_curve(params)
chiSq = np.append(chiSq, chisqa(nflux, modelflux))
if plotting:
plt.plot(time, modelflux, color='orange', linewidth=3)
plt.scatter(time, nflux)
plt.title("t0 = {}, chi^2 = {}".format(i, chiSq[-1]))
plt.show()
#plt.scatter(t00, chiSq)
mint00 = t00[np.argmin(chiSq)]
print chiSq
#plt.title("Mininum t00 = {}".format(mint00))
[ 0.06666417 0.06415853 0.06162956 0.05908018 0.05651547 0.05393816
0.0513529 0.04876179 0.04616929 0.0435791 0.04099612 0.03842453
0.03587083 0.03334145 0.03084372 0.02838619 0.02597661 0.02362419
0.02133843 0.01912973 0.01700802 0.01498519 0.01307203 0.01128025
0.00962059 0.00810445 0.00674209 0.00554467 0.0045219 0.00368379
0.00303916 0.00259466 0.00235476 0.00232275 0.00249899 0.00288115
0.00346481 0.00424318 0.00520875 0.00635308 0.00766699 0.00913932
0.01075909 0.01251529 0.01439721 0.01639272 0.01848994 0.02067621
0.02294065 0.02527313 0.02766356 0.03010254 0.03258112 0.03509167
0.03762615 0.04017887 0.0427431 0.0453151 0.04788933 0.050463
0.05303135 0.05559181 0.05814087 0.06067549 0.06319163 0.06568592
0.0681543 0.07059209 0.07299567 0.07535964 0.07768126 0.07995166
0.08216702 0.08432193 0.0864121 0.08843143 0.09037549 0.09223875
0.09401656 0.09570363 0.09729534 0.09878769 0.10017592 0.10145793
0.10263051 0.103693 0.10464355 0.1054827 0.10621101 0.10683089
0.10734415 0.10775497 0.10806898 0.10829186 0.10842908 0.10848763
0.10847476 0.10839785 0.10826442 0.10808252 0.1078594 ]
In [6]:
rp0 = np.arange(0.1, 1.8, 0.01)
chiSq2 = np.array([])
for j in rp0:
params.rp = j
m = batman.TransitModel(params, time)
modelflux2 = m.light_curve(params)
chiSq2 = np.append(chiSq2, chisqa(nflux, modelflux2))
print chiSq2
[ 7.21114782e-02 8.21374405e-02 9.50341157e-02 1.11199709e-01
1.30992180e-01 1.54692635e-01 1.82332359e-01 2.14015802e-01
2.50386369e-01 2.91973640e-01 3.39303841e-01 3.92921559e-01
4.53395408e-01 5.21321616e-01 5.97325161e-01 6.82061352e-01
7.76217214e-01 8.80511885e-01 9.95697666e-01 1.12256156e+00
1.26192578e+00 1.41464840e+00 1.58162461e+00 1.76378790e+00
1.96211057e+00 2.17760512e+00 2.41132560e+00 2.66436873e+00
2.93787427e+00 3.23302769e+00 3.55106038e+00 3.89325085e+00
4.26092637e+00 4.65546517e+00 5.07829677e+00 5.53090435e+00
6.01482551e+00 6.53165500e+00 7.08304569e+00 7.67071095e+00
8.29642641e+00 8.96203128e+00 9.66943069e+00 1.04205976e+01
1.12175769e+01 1.20624853e+01 1.29575159e+01 1.39049400e+01
1.49071095e+01 1.59664599e+01 1.70855140e+01 1.82668843e+01
1.95132765e+01 2.08274939e+01 2.22124396e+01 2.36711208e+01
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4.06708178e+01 4.30583967e+01 4.55609989e+01 4.81832683e+01
5.09300263e+01 5.38062797e+01 5.68172289e+01 5.99682775e+01
6.32650408e+01 6.67133562e+01 7.03192953e+01 7.40891741e+01
7.80295405e+01 8.21473089e+01 8.64495314e+01 9.09436534e+01
9.56374634e+01 1.00538904e+02 1.05656412e+02 1.10998840e+02
1.16575309e+02 1.22395291e+02 1.28469017e+02 1.34806692e+02
1.41419314e+02 1.48318298e+02 1.55515633e+02 1.63023812e+02
1.70855968e+02 1.79025863e+02 1.87547932e+02 1.96437328e+02
2.05709966e+02 2.15382571e+02 2.25472733e+02 2.35998944e+02
2.46980707e+02 2.58438711e+02 2.70394317e+02 2.82870610e+02
2.95891677e+02 3.09483042e+02 3.23671701e+02 3.38486241e+02
3.53956949e+02 3.70115922e+02 3.86997346e+02 4.04637375e+02
4.23074577e+02 4.42350000e+02 4.62507353e+02 4.83593288e+02
5.05657695e+02 5.28753870e+02 5.52938830e+02 5.78273764e+02
6.04824359e+02 6.32661170e+02 6.61860148e+02 6.92503163e+02
7.24678537e+02 7.58481826e+02 7.94016445e+02 8.31394571e+02
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1.05060766e+03 1.10203016e+03 1.15642518e+03 1.21402288e+03
1.27507764e+03 1.33987126e+03 1.40871684e+03 1.48196317e+03
1.56000009e+03 1.64326464e+03 1.73224846e+03 1.82750663e+03
1.92966823e+03 2.03944911e+03 2.15766739e+03 2.28526238e+03
2.42331797e+03 2.57309138e+03 2.73604934e+03 2.91391360e+03
3.10871855e+03 3.32288583e+03 3.55932039e+03 3.82153756e+03
4.11383124e+03 4.44150175e+03 4.81116792e+03 5.23120243e+03
5.71235181e+03 6.26863741e+03 6.91869924e+03 7.68785931e+03
8.61139105e+03 9.73991058e+03 1.11486791e+04 1.29545712e+04
1.53492175e+04 1.86696236e+04]
In [7]:
t00 = np.arange(-.8, -.7, 0.001)
chiSq = np.array([])
rp0 = np.arange(0.01, 0.2, 0.01)
chichi = np.zeros([len(t00), len(rp0)])
for i in range(len(t00)):
thist = t00[i]
# set the model t0 to one value of t00
params.t0 = thist
m = batman.TransitModel(params, time)
modelflux = m.light_curve(params)
chiSq = np.append(chiSq, chisqa(nflux, modelflux))
chiSq2 = np.array([])
for j in range(len(rp0)):
print i, j
thisrp = rp0[j]
params.rp = thisrp
m = batman.TransitModel(params, time)
modelflux2 = m.light_curve(params)
chichi[i,j] = chisqa(nflux, modelflux2)
#print chiSq
#print chiSq2
#print chichi
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In [8]:
plt.imshow(np.log(chichi), cmap='gray', vmax = -2.999, aspect = 'auto')
plt.colorbar()
chichi.shape
Out[8]:
(101, 19)
In [9]:
row, column = np.unravel_index([np.argmin(chichi)], np.shape(chichi))
tbest = t00[row]
rbest = rp0[column]
In [10]:
def f(xdata, rp, t0):
params = batman.TransitParams()
params.t0 = t0 #time of inferior conjunction
params.per = 2.47061317 #orbital period
params.rp = rp #planet radius (in units of stellar radii)
params.a = 7.903 #semi-major axis (in units of stellar radii)
params.inc = 83.872 #orbital inclination (in degrees)
params.ecc = 0.0 #eccentricity
params.w = 0.0 #longitude of periastron (in degrees)
params.u = [0.1, 0.3] #limb darkening coefficients
params.limb_dark = "quadratic"
m = batman.TransitModel(params, xdata)
modelflux = m.light_curve(params)
plt.plot(time, nflux, color='black', linewidth=3)
plt.plot(time, modelflux, color='orange', linewidth=3)
plt.xlim(122.6, 122.8)
Out[10]:
(122.6, 122.8)
In [11]:
per00 = np.arange(2, 6, 0.1)
chiSq = np.array([])
rp0 = np.arange(0.01, 0.2, 0.001)
chichi2 = np.zeros([len(t00), len(rp0)])
for i in range(len(per00)):
thisp = per00[i]
# set the model t0 to one value of t00
params.per = thist
m = batman.TransitModel(params, time)
modelflux = m.light_curve(params)
chiSq = np.append(chiSq, chisqa(nflux, modelflux))
chiSq2 = np.array([])
for j in range(len(rp0)):
print i, j
thisrp = rp0[j]
params.rp = thisrp
m = batman.TransitModel(params, time)
modelflux2 = m.light_curve(params)
chichi2[i,j] = chisqa(nflux, modelflux2)
0 0
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39 180
39 181
39 182
39 183
39 184
39 185
39 186
39 187
39 188
39 189
In [12]:
plt.imshow(chichi2, cmap='gray', aspect='equal')#, extent=????)
plt.colorbar()
chichi.shape
Out[12]:
(101, 19)
In [13]:
import scipy.optimize as spicy
In [15]:
spicymodel = spicy.curve_fit(f = params, xdata = time, ydata = nflux, sigma = uncertainty)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-68c36dec6cf3> in <module>()
----> 1 spicymodel = spicy.curve_fit(f = params, xdata = time, ydata = nflux, sigma = uncertainty)
/Users/matt/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/optimize/minpack.pyc in curve_fit(f, xdata, ydata, p0, sigma, absolute_sigma, check_finite, bounds, method, jac, **kwargs)
627 # determine number of parameters by inspecting the function
628 from scipy._lib._util import getargspec_no_self as _getargspec
--> 629 args, varargs, varkw, defaults = _getargspec(f)
630 if len(args) < 2:
631 raise ValueError("Unable to determine number of fit parameters.")
/Users/matt/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/_lib/_util.pyc in getargspec_no_self(func)
324 python 2.x, and inspect.signature() under python 3.x.
325 """
--> 326 argspec = inspect.getargspec(func)
327 if argspec.args[0] == 'self':
328 argspec.args.pop(0)
/Users/matt/anaconda/lib/python2.7/inspect.pyc in getargspec(func)
814 func = func.im_func
815 if not isfunction(func):
--> 816 raise TypeError('{!r} is not a Python function'.format(func))
817 args, varargs, varkw = getargs(func.func_code)
818 return ArgSpec(args, varargs, varkw, func.func_defaults)
TypeError: <batman.transitmodel.TransitParams object at 0x10f46df10> is not a Python function
In [ ]:
Content source: zkbt/timingtransits
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