文章為《數位時代》獲授權轉載自編程派
美國科學家11日宣佈，他們去年9月首次探測到重力波。這一發現印證了物理學大師愛因斯坦100年前的預言。宣佈這一發現的，是鐳射干涉重力波天文臺（LIGO）的負責人。
這個機構誕生於上世紀90年代，進行重力波觀測已經有近30年。那麼觀測到的重力波資料的量應該很大，科學家如何對這些資料進行分析？有沒有用到Python程式設計語言？
答案是肯定的。筆者在Github上發現了一個專門用於分析重力波資料的Python套件：GWPY。據維護者介紹，GWPY的程式碼來自LIGO和另一個名叫Virgo的機構，維護者將這兩個機構科學家的Python程式碼整理，最終的產品就是GWPY這個使用者友好的Python套件。
在具體介紹GWPY之前，先給和筆者一樣不了解的人簡單科普一下重力波和LIGO的相關知識。
什麼是重力波？
上圖是兩個黑洞所產生的重力波的3-D模擬圖（NASA）。
首先，什麼是重力波？在物理學上，重力波是愛因斯坦廣義相對論所預言的一種以光速傳播的時空波動，如同石頭丟進水裡產生的波紋一樣，重力波被視為宇宙中的「時空漣漪」。
通常重力波的產生非常困難，地球圍繞太陽以每秒30千米的速度前進，發出的重力波功率僅為200瓦，還不如家用電飯煲功率大。宇宙中大品質天體的加速、碰撞和合併等事件才可以形成強大的重力波，但能產生這種較強重力波的波源距離地球都十分遙遠，傳播到地球時變得非常微弱。
下面分享兩個優秀的影片，很好地解釋了重力波及背後的原理。第一個來自LIGO，第二個則是比較通俗的漫畫式講解。
LIGO科學家的解釋：
http://v.qq.com/boke/page/g/0/0/g0184mxwie0.html
漫畫式通俗解釋：
http://v.qq.com/page/j/x/u/j0184qlilxu.html
LIGO是什麼？
鐳射干涉重力波觀測站（ Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory）LIGO是加州理工學院（Caltech）和麻省理工學院（MIT）的合作實驗室，現在也有其他的大學參與。實驗資金來源於美國國家科學基金會。LIGO是用來尋找宇宙中的重力波，從而可以驗證黑洞的存在和檢驗廣義相對論。
LIGO主要有兩個觀測點，位於路易斯安那Livingston Parish的LIGO Livingston觀測點，和華盛頓 Hanford的LIGO Hanford觀測點。除此之外，在加州Passadena 的Caltech校園中還有LIGO 40m Prototype 。
LIGO是如何探測重力波的？
GWPY：LIGO用它分析重力波資料？
接下來是本文的重頭戲。我們一起來學習如何GWPY分析重力波資料。下面的介紹及示例均來自GWPY的官方文件。
安裝
很簡單，pip install gwpy就可以完成安裝。
不過安裝的過程可能會比較長，因為gwpy使用的依賴套件比較多，套件括numpy、 scipy、 cycler、matplotlib、astropy等。
物件導向程式設計
GWPY是一個物件導向程式設計的Python套件，也就是說，資料物件是這個套件的核心關注點。每一個資料物件都體現為一個類實例，套件含了其屬性和套件含的資料。
如果想創建一個新的類實例，建議使用標準的構建器（constructor）。舉個例子，我們可以使用一個資料陣列，生成一個TimeSeries物件：
from gwpy.timeseries import TimeSeries
mydata = TimeSeries([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],sample_rate=1, epoch=0)
或者從線上資料伺服器上下載：
from gwpy.timeseries import TimeSeries
mydata = TimeSeries.fetch('H1:LDAS-STRAIN', 964656015, 964656615)
核心資料物件
據介紹，GWPY提供了4種核心資料物件，分別代表重力波探測器所產生的四種標準資料：
• TimeSeries（時間序列資料）
• Spectrum（光譜數據）
• Spectrogram（光譜圖）
• DataQualityFlag
重力波數據視覺化
我們知道，將重力波探測器收集的資料視覺化，對於理解重力波的特性、研究重力波信號來說非常有説明。gwpy.plotter模組中提供了一些plot類，可以直觀地展示相應的資料類型。
GWPY的核心資料物件裡，大部分都內置有一個plot()方法，可以讓研究人員快速對某個資料集進行視覺化展示。舉個例子：
from gwpy.timeseries import TimeSeries
data = TimeSeries.fetch('H1:LDAS-STRAIN', 968654552, 968654562)
plot = data.plot()
plot.show()
GWPY：利用公開的LIGO資料進行繪圖
我們接下來利用LIGO公開的一些重力波時間序列資料進行繪圖。我們可以直接線上載入這些資料。首先導入我們需要的模組：
from urllib2 import urlopen
from numpy import asarray
from gwpy.timeseries import TimeSeries
然後，下載資料，保存為文本字串：
data = urlopen('http://www.ligo.org/science/GW100916/L-strain_hp30-968654552-10.txt').read()
現在，我們可以對文本進行解析，補充必要的中繼資料之後，就可以生成一個TimeSeries：
ts = TimeSeries(asarray(data.splitlines(), dtype=float),
epoch=968654552, sample_rate=16384, unit='strain')
最後，我們就可以繪圖了：
plot = ts.plot()
plot.set_title('LIGO Livingston Observatory data for GW100916')
plot.set_ylabel('Gravitational-wave strain amplitude')
plot.show()
