{"cells": [{"cell_type": "markdown", "id": "737b673d", "metadata": {}, "source": ["# Fit d'une image\n", "\n", "Le fichier {download}`data/double_star.txt` contient une image de 64 par 64 pixels d'une \u00e9toile double. L'objectif de cette partie est d\u2019ajuster cette image par la somme de deux Gaussiennes afin de d\u00e9terminer la distance entre les \u00e9toiles.\n", "\n", "\n", "1. Charger et afficher le fichier \u00e0 l'aide de la fonction imshow\n", "2. D\u00e9finir une fonction de fit et tracer une image qui ressemble \u00e0 celle ci. On pourra utiliser la fonction ```np.meshgrid```.\n", "\n", "Il n'est pas possible de travailler directement sur des tableaux 2D pour le fit : l'ensemble des pixels de l'image doit \u00eatre sous forme d'un tableau (taille $N$) ainsi que l'ensemble de coordonn\u00e9es $(x,y)$ des ces points (tailles $N\\times 2$).\n", "\n", "3. Ecrire une fonction qui s'adapte au contraite du fit et effectuer le fit. \n", "\n", "4. Quelle est la distance et son incertitude (en pixel) entre les deux \u00e9toiles ?"]}], "metadata": {"celltoolbar": "Tags", "kernelspec": {"display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3"}, "language_info": {"codemirror_mode": {"name": "ipython", "version": 3}, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.8.8"}, "varInspector": {"cols": {"lenName": 16, "lenType": 16, "lenVar": 40}, "kernels_config": {"python": {"delete_cmd_postfix": "", "delete_cmd_prefix": "del ", "library": "var_list.py", "varRefreshCmd": "print(var_dic_list())"}, "r": {"delete_cmd_postfix": ") ", "delete_cmd_prefix": "rm(", "library": "var_list.r", "varRefreshCmd": "cat(var_dic_list()) "}}, "types_to_exclude": ["module", "function", "builtin_function_or_method", "instance", "_Feature"], "window_display": false}}, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 5}