Carlos Andres Pinzon Osorio

Maestria en Ingenieria Fisica

Universidad Antonio Nariño

Tarea clase 3 - Modulo de ciencia de datos

EJERCICIO

Investigue sobre el diagrama de Hertzprung-Russell, una herramienta muy potente en astronomia, y describa un poco al respecto para darle contexto al resto de la tarea.

El objetivo es generar un diagrama HR lo más parecido al de esta referencia. No lucirá idéntico por que no se usarán exactamente los mismos datos,y las unidades pueden ser ligeramente distinta. La idea sí es dejar su figura lo más parecida a la de referencia en el estilo: colores, escalas en los ejes,tamaño de los marcadores, leyendas, textos en el gráfico, etc.

Los datos para crear la figura están en la carpeta Data. Cada tabla contiene las informaciones sobre un tipo de estrellas según indican los nombres de archivo. La información viene en 3 columnas: luminosidad en luminosidades solares, Temperatura en Kelvin y Radio de la estrella en unidades arbitrarias La idea es que cada estrella en el gráfico tenga un color representativo de su temperatura (que estrellas frías son rojas y estrellas calientes son azules) y que el tamaño del símbolo sea representativo del tamaño de cada estrella para diferenciar entre enanas, gigantes y estrellas de secuencia principal.

Busque que su código sea semi automático; es indispensable leer los datos desde el propio programa, no copiarlos a mano, y hallar una forma de obtener los tamaños y colores sin declararlos uno a uno.

El diagrama de Hertzsprung-Russell

De forma abreviada se representa con las letras H-R, corresponde a un grafico que representa la relacion entre la luminosidad de una estrella con su temperatura, de tal manera que las estrellas pasan por un secuencia en la cual se puede leer a partir de el color y el tama;o el tipo de estrella que es.

Fue realizado en 1905 por el astrónomo Ejnar Hertzsprung y, de manera independiente, en 1913 por Henry Norris Russell. El diagrama de Hertzsprung mostraba la luminosidad de las estrellas en función de su color, mientras que el diagrama inicial de Russell mostraba la luminosidad en función del tipo espectral. Ambos diagramas son equivalentes.

Lo primero que se realiza es extraer los datos de cad uno de los archivos,para esto uso la funcion "np.loadtxt()" y "pd.read.csv()". de tal manera que los guardo en variables que denomine "g,s,d,m". para las que extraje con Pandas debi convertirlo en un array debido a que me estaba generando problemas.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.ticker as mtick

print()
print("Datos Estrellas Gigantes")
print()
g=np.loadtxt('giants.txt',skiprows=1)

print (g)

print()
print("Datos Estrellas Supergigantes")
print()

s=np.loadtxt('supergiants.txt',skiprows=1)

print (s)

print()
print("Datos Estrellas Enanas")
print()

e= pd.read_csv('dwarfs.csv')
d=np.asarray(e)
print(d)

print()
print("Datos Estrellas ms")
print()

n= pd.read_csv('ms.csv')
m=np.asarray(n)

print(m)

Datos Estrellas Gigantes

[[ 304.22857275 3654.60109946  145.48347412]
 [  58.88436554 3808.60987506   66.6429384 ]
 [   9.24698174 3991.75169193   27.60343   ]
 [  58.5059452  4164.8181798    50.83296774]
 [  32.03317601 4425.77388308   33.29093096]]

Datos Estrellas Supergigantes

[[3.59749335e+05 3.80104259e+03 2.78055832e+02]
 [4.16869383e+05 4.39896235e+03 1.90278395e+02]
 [1.00000000e+06 5.46516339e+03 1.40809113e+02]
 [9.20449572e+05 7.83739514e+03 4.61875564e+01]
 [7.79830111e+05 1.02007016e+04 1.96042436e+01]]

Datos Estrellas Enanas

[[1.08842874e-04 5.05064470e+03 7.09693012e+00]
 [1.27526371e-04 5.96754345e+03 4.58399582e+00]
 [2.30356250e-04 6.67416152e+03 4.15107752e+00]
 [2.68658138e-04 7.21676297e+03 3.49175414e+00]
 [4.72498028e-04 7.79518440e+03 3.47273628e+00]
 [6.13196970e-04 8.40269528e+03 3.07733757e+00]]

Datos Estrellas ms

[[7.75532496e-04 3.57700393e+03 8.14702540e-01]
 [2.63754574e-03 3.69116854e+03 1.20977803e+00]
 [6.82338694e-03 3.79350649e+03 1.63002710e+00]
 [1.97333128e-02 3.86247142e+03 2.36157359e+00]
 [4.04017335e-02 3.96353011e+03 2.91092379e+00]
 [4.46272371e-02 4.07200450e+03 2.79339643e+00]
 [9.95405417e-02 4.58071996e+03 2.70468127e+00]
 [1.15664477e-01 4.34634874e+03 3.36220052e+00]
 [1.29897263e-01 4.69522628e+03 2.79375128e+00]
 [1.43086941e-01 4.47193794e+03 3.36101164e+00]
 [1.49416996e-01 4.86608438e+03 2.65422914e+00]
 [2.30356250e-01 4.78148487e+03 3.32651100e+00]
 [2.31632770e-01 5.02066538e+03 2.87974140e+00]
 [4.44631267e-01 4.94340587e+03 3.91596241e+00]
 [4.60044666e-01 5.37279414e+03 3.09198031e+00]
 [4.83503921e-01 5.08935384e+03 3.71098656e+00]
 [5.76500914e-01 5.15719846e+03 3.82644775e+00]
 [7.16473282e-01 5.40743654e+03 3.62095417e+00]
 [1.52335106e+00 5.27765901e+03 5.26639391e+00]
 [2.67423766e+00 5.32017564e+03 6.43901459e+00]
 [2.83139200e+00 5.21815903e+03 6.98176759e+00]
 [4.23058086e-01 5.50109296e+03 2.78567450e+00]
 [1.33413568e+00 5.58126343e+03 4.22279264e+00]
 [1.37025060e+00 5.65000606e+03 4.11424907e+00]
 [5.91017037e+00 5.70276417e+03 7.17961379e+00]
 [4.18022829e+00 5.74934879e+03 6.10016176e+00]
 [7.82708410e-01 5.79307969e+03 3.05090589e+00]
 [4.46272371e+00 5.83379763e+03 5.99381373e+00]
 [2.45470892e+00 5.87513423e+03 4.62023366e+00]
 [2.03235701e+00 5.91710441e+03 4.19362528e+00]
 [1.33536503e+01 5.95972356e+03 8.71523244e+00]
 [4.18022829e+00 5.99508757e+03 5.38035247e+00]
 [1.69824365e+00 6.03491384e+03 3.67878238e+00]
 [5.85598560e+00 6.07124725e+03 5.92820974e+00]
 [5.12861384e+00 6.09983368e+03 5.54323564e+00]
 [5.27229861e+00 6.13286076e+03 5.51477764e+00]
 [6.87384920e+00 6.17047967e+03 6.02061066e+00]
 [1.85523958e+00 6.20433862e+03 3.50744479e+00]
 [9.74540742e+00 6.23860049e+03 6.69847276e+00]
 [1.36898913e+01 6.26891612e+03 7.56310177e+00]
 [6.99519781e+00 6.29955126e+03 5.69781676e+00]
 [1.11378150e+00 6.33496093e+03 2.68661539e+00]
 [3.71535229e+00 6.36629886e+03 4.28604034e+00]
 [4.83949449e+00 6.39797346e+03 4.69364260e+00]
 [3.12751931e+00 6.42999049e+03 3.88299051e+00]
 [4.08131392e+00 6.46235579e+03 4.25465869e+00]
 [1.88451674e+00 6.49977888e+03 3.06973986e+00]
 [6.33286164e+00 6.53291089e+03 4.90949835e+00]
 [3.95548735e+00 6.56641052e+03 4.00509875e+00]
 [3.76703799e+01 6.60028425e+03 9.71470018e+00]
 [2.92684686e+00 6.63946366e+03 3.43461708e+00]
 [1.72663285e+02 6.67416152e+03 1.72745675e+01]
 [4.56246977e+00 6.71935513e+03 3.95744179e+00]
 [2.82878539e+00 6.76521771e+03 3.20266850e+00]
 [4.24228655e+00 6.81176500e+03 3.68959206e+00]
 [1.48730487e+01 6.85901324e+03 5.96887381e+00]
 [2.49574379e+01 6.89625720e+03 7.22365457e+00]
 [2.25943577e+01 6.95023216e+03 6.78140037e+00]
 [5.45506588e+00 7.01622813e+03 3.73358649e+00]
 [1.12927574e+01 7.08360318e+03 4.85371920e+00]
 [2.03985830e+02 7.15240329e+03 1.50038025e+01]
 [9.31536765e+00 7.23453550e+03 4.21857102e+00]
 [1.17381593e+01 7.31875322e+03 4.46936692e+00]
 [1.05293121e+01 7.40514120e+03 4.13121016e+00]
 [1.72028341e+01 7.50020988e+03 4.83879330e+00]
 [9.21297728e+00 7.59798943e+03 3.62561149e+00]
 [2.45470892e+01 7.71907833e+03 5.11706552e+00]
 [2.58226019e+00 7.84447909e+03 1.98072869e+00]
 [1.81635193e+01 7.96709493e+03 4.12569714e+00]
 [2.51883663e+01 8.08641360e+03 4.49706814e+00]
 [6.77953645e+01 8.20973418e+03 6.38572239e+00]
 [3.62743801e+00 8.33727256e+03 1.89010235e+00]
 [5.31618395e+01 8.47766347e+03 5.26173294e+00]
 [3.28095293e+01 8.62337861e+03 4.12178143e+00]
 [2.00262669e+01 8.76567710e+03 3.22107558e+00]
 [7.05992358e+01 8.91327378e+03 5.07137331e+00]
 [2.27824277e+01 9.04701626e+03 3.08490084e+00]
 [8.43334758e+00 9.19534380e+03 1.97430119e+00]
 [2.13402744e+01 9.35963345e+03 2.71406846e+00]
 [7.96526080e+01 9.51969718e+03 4.36845553e+00]
 [9.46237161e+01 9.67468763e+03 4.45868166e+00]
 [7.95792790e+01 9.84711237e+03 3.94557805e+00]
 [3.07043565e+02 1.00143434e+04 6.43768744e+00]
 [5.25775082e+01 1.02007016e+04 3.00709533e+00]
 [2.17570495e+01 1.03949750e+04 1.99658117e+00]
 [4.63020266e+01 1.06254066e+04 2.52883587e+00]
 [1.77827941e+02 1.08968775e+04 4.01616095e+00]
 [1.11480780e+02 1.12313232e+04 3.04301820e+00]
 [1.40345987e+02 1.17091301e+04 2.94458045e+00]
 [3.03389118e+02 1.30107404e+04 2.92153632e+00]]

Ahora una vez se hayan extraido los datos lo que hago es extraer cada una de las columnas de cada uno de los archivos con el fin de obtener las luminosidades,las temperaturas y los radios. Ya con estos datos separados puedo realizar las graficas de dispersion.

print("g lum")
glum=g[:,0]
print(glum)
print()
print("g tem")
gtem=g[:,1]
print(gtem)
print()
print("g rad")
grad=g[:,2]
print(grad)
print()
print("d lum")
dlum=d[:,0]
print(dlum)
print()
print("g tem")
dtem=d[:,1]
print(dtem)
print()
print("g rad")
drad=d[:,2]
print(drad)
print()
print("m lum")
mlum=m[:,0]
print(mlum)
print()
print("m tem")
mtem=m[:,1]
print(mtem)
print()
print("m rad")
mrad=m[:,2]
print(mrad)
print()
print("s lum")
slum=s[:,0]
print(slum)
print()
print("s tem")
stem=s[:,1]
print(stem)
print()
print("s rad")
srad=s[:,2]
print(srad)
print()

g lum
[304.22857275  58.88436554   9.24698174  58.5059452   32.03317601]

g tem
[3654.60109946 3808.60987506 3991.75169193 4164.8181798  4425.77388308]

g rad
[145.48347412  66.6429384   27.60343     50.83296774  33.29093096]

d lum
[0.00010884 0.00012753 0.00023036 0.00026866 0.0004725  0.0006132 ]

g tem
[5050.64469616 5967.54345019 6674.16152397 7216.76297425 7795.184395
 8402.69528332]

g rad
[7.09693012 4.58399582 4.15107752 3.49175414 3.47273628 3.07733757]

m lum
[7.75532496e-04 2.63754574e-03 6.82338694e-03 1.97333128e-02
 4.04017335e-02 4.46272371e-02 9.95405417e-02 1.15664477e-01
 1.29897263e-01 1.43086941e-01 1.49416996e-01 2.30356250e-01
 2.31632770e-01 4.44631267e-01 4.60044666e-01 4.83503921e-01
 5.76500914e-01 7.16473282e-01 1.52335106e+00 2.67423766e+00
 2.83139200e+00 4.23058086e-01 1.33413568e+00 1.37025060e+00
 5.91017037e+00 4.18022829e+00 7.82708410e-01 4.46272371e+00
 2.45470892e+00 2.03235701e+00 1.33536503e+01 4.18022829e+00
 1.69824365e+00 5.85598560e+00 5.12861384e+00 5.27229861e+00
 6.87384920e+00 1.85523958e+00 9.74540742e+00 1.36898913e+01
 6.99519781e+00 1.11378150e+00 3.71535229e+00 4.83949449e+00
 3.12751931e+00 4.08131392e+00 1.88451674e+00 6.33286164e+00
 3.95548735e+00 3.76703799e+01 2.92684686e+00 1.72663285e+02
 4.56246977e+00 2.82878539e+00 4.24228655e+00 1.48730487e+01
 2.49574379e+01 2.25943577e+01 5.45506588e+00 1.12927574e+01
 2.03985830e+02 9.31536765e+00 1.17381593e+01 1.05293121e+01
 1.72028341e+01 9.21297728e+00 2.45470892e+01 2.58226019e+00
 1.81635193e+01 2.51883663e+01 6.77953645e+01 3.62743801e+00
 5.31618395e+01 3.28095293e+01 2.00262669e+01 7.05992358e+01
 2.27824277e+01 8.43334758e+00 2.13402744e+01 7.96526080e+01
 9.46237161e+01 7.95792790e+01 3.07043565e+02 5.25775082e+01
 2.17570495e+01 4.63020266e+01 1.77827941e+02 1.11480780e+02
 1.40345987e+02 3.03389118e+02]

m tem
[ 3577.00392563  3691.16854287  3793.50649351  3862.47142346
  3963.53010938  4072.00449704  4580.71996244  4346.34873613
  4695.22627739  4471.93793966  4866.08438416  4781.48486606
  5020.66537703  4943.40586987  5372.79413651  5089.35383735
  5157.19846219  5407.43653553  5277.65900888  5320.17564147
  5218.15903424  5501.09296334  5581.26343355  5650.00605951
  5702.764173    5749.34879187  5793.07969334  5833.79762635
  5875.1342336   5917.10441247  5959.72355661  5995.08756731
  6034.9138445   6071.24725488  6099.83367725  6132.86076347
  6170.47967033  6204.33861777  6238.60048962  6268.91611749
  6299.55125861  6334.96093373  6366.29885587  6397.97346435
  6429.99048824  6462.35579105  6499.77887832  6532.91088688
  6566.41052345  6600.28425298  6639.46366146  6674.16152397
  6719.35513362  6765.21771373  6811.7649993   6859.01323665
  6896.25719571  6950.23215973  7016.22813129  7083.60318038
  7152.40328821  7234.53549834  7318.75322096  7405.14119932
  7500.2098807   7597.98943338  7719.07832566  7844.47908514
  7967.09493383  8086.4136009   8209.73417911  8337.27255903
  8477.66347192  8623.37860626  8765.67709838  8913.27378033
  9047.01625769  9195.34379848  9359.63345346  9519.6971821
  9674.68762537  9847.11236819 10014.34336093 10200.70156073
 10394.9750239  10625.40663371 10896.87754453 11231.32316184
 11709.13011562 13010.74035852]

m rad
[ 0.81470254  1.20977803  1.6300271   2.36157359  2.91092379  2.79339643
  2.70468127  3.36220052  2.79375128  3.36101164  2.65422914  3.326511
  2.8797414   3.91596241  3.09198031  3.71098656  3.82644775  3.62095417
  5.26639391  6.43901459  6.98176759  2.7856745   4.22279264  4.11424907
  7.17961379  6.10016176  3.05090589  5.99381373  4.62023366  4.19362528
  8.71523244  5.38035247  3.67878238  5.92820974  5.54323564  5.51477764
  6.02061066  3.50744479  6.69847276  7.56310177  5.69781676  2.68661539
  4.28604034  4.6936426   3.88299051  4.25465869  3.06973986  4.90949835
  4.00509875  9.71470018  3.43461708 17.27456746  3.95744179  3.2026685
  3.68959206  5.96887381  7.22365457  6.78140037  3.73358649  4.8537192
 15.00380248  4.21857102  4.46936692  4.13121016  4.8387933   3.62561149
  5.11706552  1.98072869  4.12569714  4.49706814  6.38572239  1.89010235
  5.26173294  4.12178143  3.22107558  5.07137331  3.08490084  1.97430119
  2.71406846  4.36845553  4.45868166  3.94557805  6.43768744  3.00709533
  1.99658117  2.52883587  4.01616095  3.0430182   2.94458045  2.92153632]

s lum
[ 359749.33515574  416869.38347034 1000000.          920449.57175318
  779830.11052326]

s tem
[ 3801.04258654  4398.96235369  5465.16339162  7837.395137
 10200.70156073]

s rad
[278.05583213 190.27839482 140.80911319  46.18755636  19.60424358]

Finalmente uso la orden plt.scatter para graficar cada uno de los datos, el primer elemento que agrego es lo que quiero que vaya en x, en este caso es la luminosidad en el segundo ubico la temepratura de la estrella , posteriormente ubico la orden que me va a permitir asignar el punto de la grafica de acuerdo al tama;o de cada estrella.

plt.title("Diagrama de Hertzprung-Russell") 
plt.scatter(gtem, glum, s=0.005*(grad*3)**2,color= 'red',edgecolors='black',marker="o",alpha=0.4)
plt.scatter(dtem, dlum, s=0.2*(drad*3)**2,color = 'white',edgecolors='black',marker="o")
plt.scatter(mtem, mlum, s=0.2*(mrad*3)**2,cmap='cm.spectral_r' ,edgecolors='black',marker="o",alpha=0.3)
plt.scatter(stem, slum, s=0.0008*(srad*3)**2,color = 'orange',edgecolors='black',marker="o")
plt.legend(("Giant","White dwarfs","Main sequence","Super giant"),loc="lower left")


ax=plt.gca()
plt.xlim(11000,2500)
plt.ylim(-10,10000)
ax.set_yscale('symlog')
plt.xlabel('Temperatura en K')
plt.ylabel('Luminosidad en Lsun')
plt.show()

Para la animacion hago uso de el modulo animation perteneciente a matplotlib y se genera una funcion que se va a encargar de actualizar los puntos sobre el plano de tal manera que se genera una especie de loop. En la parte intermedia hago uso de nuevas variables con el fin de que sean usadas en el plt.scatter y finalmente en las ultimas lineas del codigo uso la libreria animation.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

def actualizar(i,fig,scat):
    scat.set_offsets(([3000,i],[5000,i],[10000,i]))
    print("Frames: %d" %i)
    
    return scat,

fig=plt.figure()

x=glum
y=gtem
z=grad

xx=dlum
yy=dtem
zz=drad

a=mlum
b=mtem
d=mrad

aa=slum
bb=stem
dd=srad


ax=fig.add_subplot(111)
ax.grid(True,linestyle='-',color='0.75')
ax.set_xlim([14000,1000])
ax.set_ylim([-100,600])

scat=plt.scatter(x,y,c=x)
#scat=plt.scatter(xx,yy,c=0.005*(zz*3)**2,p=xx)
#scat=plt.scatter(a,b,c=0.005*(d*3)**2,p=a)
#scat=plt.scatter(aa,bb,c=0.005*(dd*3)**2,p=aa)
scat.set_alpha(0.1)

anim=animation.FuncAnimation(fig,actualizar,fargs=(fig,scat),frames=100,interval=100)
plt.show()