Hi Casey,<br><br>You might try adding a gaussian filter from scipy:<br><a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.ndimage.filters.gaussian_filter.html">http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.ndimage.filters.gaussian_filter.html</a><br>
Once you make the projection, you can get N^2 image data by creating a FixedResolutionBuffer like this:<br>frb = FixedResolutionBuffer(projection, (x_left, x_right, y_left, y_right), (N, N), antialias=False)<br>where projection is your projection object (like pc.plots[-1])<br>
The actual data for a field can be accessed by frb[field].<br><br>You should be able to take that NxN array and apply whatever filter you like.<br><br>Britton<br><br><div class="gmail_quote">On Mon, Jun 27, 2011 at 11:59 PM, Casey W. Stark <span dir="ltr"><<a href="mailto:caseywstark@gmail.com">caseywstark@gmail.com</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">Hello yt.<div><br></div><div>I'm trying to generate plots like the ones in Frenk 1999, the Santa Barbara Cluster Comparison Project. I would like to reproduce the plots of projections of the dark matter density, gas density, and temperature at z = 0.</div>


<div><br></div><div>The first step is pretty easy - just make a plotcollection and add a projection. The part I'm not sure about is the smoothing. I need to apply Gaussian smoothing to this 256^3 data. I figure I do something like what is in AMRSmoothedCoveringGridBase, but I'm really not sure.</div>


<div><br></div><div>Has anyone done anything similar with yt?</div>
<br>_______________________________________________<br>
yt-users mailing list<br>
<a href="mailto:yt-users@lists.spacepope.org">yt-users@lists.spacepope.org</a><br>
<a href="http://lists.spacepope.org/listinfo.cgi/yt-users-spacepope.org" target="_blank">http://lists.spacepope.org/listinfo.cgi/yt-users-spacepope.org</a><br>
<br></blockquote></div><br>