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\ No newline at end of file
diff --git a/dispersers.py b/dispersers.py
index fd4ea4a69..bd4efddcb 100644
--- a/dispersers.py
+++ b/dispersers.py
@@ -141,15 +141,21 @@ def __init__(self,N,label="",D=DISTANCE2CCD,data_dir=HOLO_DIR,verbose=False):
     def N(self,x) :
         return self.N_input
 
-    def transmission(self,wavelength):
-        return np.ones_like(wavelength).astype(float)
-
     def load_files(self,verbose=False):
         filename = self.data_dir+self.label+"/N.txt"
         if os.path.isfile(filename):
             a = np.loadtxt(filename)
             self.N_input = a[0]
             self.N_err = a[1]
+        filename = self.data_dir+self.label+"/transmission.txt"
+        if os.path.isfile(filename):
+            a = np.loadtxt(filename)
+            l, t, e = a.T
+            self.transmission = interpolate.interp1d(l,t,bounds_error=False,fill_value=0.)
+            self.transmission_err = interpolate.interp1d(l,e,bounds_error=False,fill_value=0.)
+        else :
+            self.transmission = lambda x: np.ones_like(x).astype(float)
+            self.transmission = lambda x: np.zeros_like(x).astype(float)
         filename = self.data_dir+self.label+"/hologram_center.txt"
         if os.path.isfile(filename):
             lines = [line.rstrip('\n') for line in open(filename)]
diff --git a/dispersers/HoloAmAg/transmission.txt b/dispersers/HoloAmAg/transmission.txt
new file mode 100644
index 000000000..6de9d5a10
--- /dev/null
+++ b/dispersers/HoloAmAg/transmission.txt
@@ -0,0 +1,750 @@
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+3.510000000000000000e+02 1.616989913131103018e-01 1.464634682932648875e-02
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+3.530000000000000000e+02 1.481985274464753533e-01 1.317624394948107083e-02
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+1.095000000000000000e+03 5.978590326720715886e+00 4.814039638608933469e-01
+1.096000000000000000e+03 5.977485934278839785e+00 4.814464358599743199e-01
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+1.099000000000000000e+03 5.974173980852890864e+00 4.815736608894062853e-01
diff --git a/extractor.py b/extractor.py
index 199e35098..234a8ae8e 100644
--- a/extractor.py
+++ b/extractor.py
@@ -3,31 +3,33 @@
 
 from spectractorsim import *
 from spectractor import *
+from mcmc import *
 import parameters
 
-import emcee 
-import corner
+import tqdm
 from scipy.optimize import minimize, least_squares
 from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset
 from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import zoomed_inset_axes
-from multiprocessing import Pool
+from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
+from pathos.multiprocessing import Pool
+
 
 class Extractor():
 
     def __init__(self,filename,atmgrid_filename="",live_fit=False):
         self.my_logger = parameters.set_logger(self.__class__.__name__)
+        self.filename = filename
         self.live_fit = live_fit
         self.A1 = 1.0
         self.A2 = 0.1
         self.ozone = 300.
         self.pwv = 3
         self.aerosols = 0.03
-        self.reso = 3.
-        self.shift = 1.
-        self.dilatation = 1.
+        self.reso = 10.
+        self.shift = 1e-3
         self.p = np.array([self.A1, self.A2, self.ozone, self.pwv, self.aerosols, self.reso, self.shift ])
         self.labels = ["$A_1$", "$A_2$", "ozone", "PWV", "VAOD", "reso", "$\lambda_{\\mathrm{shift}}$" ]
-        self.bounds = ((0,0,0,0,0,1,-20), (np.inf,1.0,np.inf,10,1.0,10,20))
+        self.bounds = ((0,0,0,0,0,1,-20), (np.inf,1.0,np.inf,10,1.0,100,20))
         self.title = ""
         self.spectrum, self.telescope, self.disperser, self.target = SpectractorSimInit(filename)
         self.airmass = self.spectrum.header['AIRMASS']
@@ -73,24 +75,25 @@ def get_truth(self):
         else:
             self.truth = None
 
-
     def simulation(self,lambdas,A1,A2,ozone,pwv,aerosols,reso,shift=0.):
         self.title = 'Parameters: A1=%.3f, A2=%.3f, PWV=%.3f, OZ=%.3g, VAOD=%.3f, reso=%.2f, shift=%.2f' % (A1,A2,pwv,ozone,aerosols,reso,shift)
-        #print self.title
         self.atmosphere.simulate(ozone, pwv, aerosols)
         simulation = SpectrumSimulation(self.spectrum,self.atmosphere,self.telescope,self.disperser)
-        simulation.simulate(lambdas-shift)    
+        simulation.simulate(lambdas-shift)
         self.model_noconv = A1*np.copy(simulation.data)
         sim_conv = fftconvolve_gaussian(simulation.data,reso)
+        err_conv = np.sqrt(fftconvolve_gaussian(simulation.err**2,reso))
         sim_conv = interp1d(lambdas,sim_conv,kind="linear",bounds_error=False,fill_value=(0,0))
+        err_conv = interp1d(lambdas,err_conv,kind="linear",bounds_error=False,fill_value=(0,0))
         self.lambdas = lambdas
         self.model = lambda x: A1*sim_conv(x) + A1*A2*sim_conv(x/2)
+        self.model_err = lambda x: np.sqrt( (A1*err_conv(x))**2 + (0.5*A1*A2*err_conv(x/2))**2)
         if self.live_fit: self.plot_fit()
-        return self.model(lambdas)
+        return self.model(lambdas), self.model_err(lambdas)
 
     def chisq(self,p):
-        model = self.simulation(self.spectrum.lambdas,*p)
-        chisq = np.sum(((model - self.spectrum.data)/self.spectrum.err)**2)
+        model, err = self.simulation(self.spectrum.lambdas,*p)
+        chisq = np.sum((model - self.spectrum.data)**2/(err**2 + self.spectrum.err**2))
         #chisq /= self.spectrum.data.size
         #print '\tReduced chisq =',chisq/self.spectrum.data.size
         return chisq
@@ -102,33 +105,46 @@ def minimizer(self):
         print res
         print res.x
 
+    def plot_spectrum_comparison_simple(self,ax,title='',extent=None,size=0.4):
+        self.spectrum.plot_spectrum_simple(ax)
+        sub = np.where((self.lambdas>parameters.LAMBDA_MIN) & (self.lambdas<parameters.LAMBDA_MAX))
+        if extent != None : 
+            sub = np.where((self.lambdas>extent[0]) & (self.lambdas<extent[1]))
+        p0 = ax.plot(self.lambdas,self.model(self.lambdas),label='model')
+        ax.fill_between(self.lambdas,self.model(self.lambdas)-self.model_err(self.lambdas),self.model(self.lambdas)+self.model_err(self.lambdas),alpha=0.3,color=p0[0].get_color())
+        ax.plot(self.lambdas,self.model_noconv,label='before conv')
+        if title != '' : ax.set_title(title,fontsize=10)
+        ax.legend()
+        divider = make_axes_locatable(ax)
+        ax2 = divider.append_axes("bottom",size=size,pad=0)
+        ax.figure.add_axes(ax2)
+        residuals = (self.spectrum.data-self.model(self.lambdas)) / self.model(self.lambdas)
+        residuals_err = self.spectrum.err / self.model(self.lambdas)
+        ax2.errorbar(self.lambdas,residuals,yerr=residuals_err,fmt='ro',markersize=2)
+        ax2.axhline(0,color=p0[0].get_color())
+        ax2.grid(True)
+        residuals_model = self.model_err(self.lambdas)/self.model(self.lambdas)
+        ax2.fill_between(self.lambdas,-residuals_model,residuals_model,alpha=0.3,color=p0[0].get_color())
+        std = np.std(residuals[sub])
+        ax2.set_ylim([-2.*std,2.*std])
+        ax2.set_xlabel(ax.get_xlabel())
+        ax2.set_ylabel('(data-fit)/fit')
+        ax2.set_xlim((self.lambdas[sub][0],self.lambdas[sub][-1]))
+        ax.set_xlim((self.lambdas[sub][0],self.lambdas[sub][-1]))
+        ax.set_ylim((0.9*np.min(self.spectrum.data[sub]),1.1*np.max(self.spectrum.data[sub])))
+        ax.set_xticks(ax2.get_xticks()[1:-1])
+
     def plot_fit(self):
         fig = plt.figure(figsize=(12,6))
         ax1 = plt.subplot(222)
         ax2 = plt.subplot(224)
         ax3 = plt.subplot(121)
         # main plot
-        self.spectrum.plot_spectrum_simple(ax3)
-        ax3.plot(self.lambdas,self.model_noconv,label='before conv')
-        ax3.plot(self.lambdas,self.model(self.lambdas),label='model')
-        ax3.set_title(self.title,fontsize=10)
-        ax3.legend()
+        self.plot_spectrum_comparison_simple(ax3,title=self.title,size=0.8)
         # zoom O2
-        sub = np.where((self.lambdas>730) & (self.lambdas<800))
-        self.spectrum.plot_spectrum_simple(ax2)
-        ax2.plot(self.lambdas[sub],self.model_noconv[sub],label='before conv')
-        ax2.plot(self.lambdas[sub],self.model(self.lambdas[sub]),label='model')
-        ax2.set_xlim((self.lambdas[sub][0],self.lambdas[sub][-1]))
-        ax2.set_ylim((0.9*np.min(self.spectrum.data[sub]),1.1*np.max(self.spectrum.data[sub])))
-        ax2.set_title('Zoom $O_2$',fontsize=10)
+        self.plot_spectrum_comparison_simple(ax2,extent=[730,800],title='Zoom $O_2$',size=0.8)
         # zoom H2O
-        sub = np.where((self.lambdas>870) & (self.lambdas<1000))
-        self.spectrum.plot_spectrum_simple(ax1)
-        ax1.plot(self.lambdas[sub],self.model_noconv[sub],label='before conv')
-        ax1.plot(self.lambdas[sub],self.model(self.lambdas[sub]),label='model')
-        ax1.set_xlim((self.lambdas[sub][0],self.lambdas[sub][-1]))
-        ax1.set_ylim((0.9*np.min(self.spectrum.data[sub]),1.1*np.max(self.spectrum.data[sub])))
-        ax1.set_title('Zoom $H_2 O$',fontsize=10)
+        self.plot_spectrum_comparison_simple(ax1,extent=[870,1000],title='Zoom $H_2 O$',size=0.8)
         fig.tight_layout()
         if self.live_fit:
             plt.draw()
@@ -137,12 +153,26 @@ def plot_fit(self):
         else:
             plt.show()
 
+
 class Extractor_MCMC(Extractor):
 
-    def __init__(self,filename,atmgrid_filename="",live_fit=False):
+    def __init__(self,filename,covfile,nchains=1,nsteps=1000,burnin=100,nbins=10,exploration_time=100,atmgrid_filename="",live_fit=False):
         Extractor.__init__(self,filename,atmgrid_filename=atmgrid_filename,live_fit=live_fit)
-        self.ndim = len(self.p)
-        self.nwalkers = 4*self.ndim
+        #self.ndim = len(self.p)
+        #self.nwalkers = 4*self.ndim
+        self.nchains = nchains
+        self.nsteps = nsteps
+        self.covfile = covfile
+        self.nbins = nbins
+        self.burnin = burnin
+        self.exploration_time = exploration_time
+        self.chains = Chains(filename,covfile,nchains,nsteps,burnin,nbins,truth=self.truth)
+        self.covfile = filename.replace('spectrum.fits','cov.txt')
+        self.results = []
+        self.results_err = []
+        for i in range(self.chains.dim):
+            self.results.append(ParameterList(self.chains.labels[i],self.chains.axisnames[i]))
+            self.results_err.append([])
 
     def lnprior(self,p):
         in_bounds = True
@@ -163,8 +193,29 @@ def lnprob(self,p):
         if not np.isfinite(lp):
             return -1e20
         return lp + self.lnlike(p)
+
+    def prior(self,p):
+        in_bounds = True
+        for npar,par in enumerate(p):
+            if par < self.bounds[0][npar] or par > self.bounds[1][npar]:
+                in_bounds = False
+                break
+        if in_bounds:
+            return 1.0
+        else:
+            return 0.
+
+    def likelihood(self,p):
+        return np.exp(-0.5*self.chisq(p))
+
+    def posterior(self,p):
+        prior = self.prior(p)
+        if np.isclose(prior,0.) :
+            return 0.
+        else:
+            return prior*self.likelihood(p)
             
-    def mcmc(self):
+    def mcmc_emcee(self):
         pos = np.array([self.p  + 0.1*self.p*np.random.randn(self.ndim) for i in range(self.nwalkers)])
         # Set up the backend
         # Don't forget to clear it in case the file already exists
@@ -174,7 +225,7 @@ def mcmc(self):
 
         #with Pool() as pool:
         self.sampler = emcee.EnsembleSampler(self.nwalkers, self.ndim, self.lnprob, args=())
-        nsamples = 4000
+        nsamples = 6000
         self.sampler.run_mcmc(pos, nsamples)
         #tau = sampler.get_autocorr_time()
         burnin = nsamples / 2
@@ -194,33 +245,100 @@ def mcmc(self):
         plt.show()
         fig.savefig("triangle.png")
 
-    def load_walkers(self):
-        reader = emcee.backends.HDFBackend(filename)
-        tau = reader.get_autocorr_time()
-        burnin = int(2*np.max(tau))
-        thin = int(0.5*np.min(tau))
-        samples = reader.get_chain(discard=burnin, flat=True, thin=thin)
-        log_prob_samples = reader.get_log_prob(discard=burnin, flat=True, thin=thin)
-        log_prior_samples = reader.get_blobs(discard=burnin, flat=True, thin=thin)
 
-        print("burn-in: {0}".format(burnin))
-        print("thin: {0}".format(thin))
-        print("flat chain shape: {0}".format(samples.shape))
-        print("flat log prob shape: {0}".format(log_prob_samples.shape))
-        print("flat log prior shape: {0}".format(log_prior_samples.shape))
+    def mcmc(self,chain):
+        np.random.seed(chain.nchain) # very important othewise parallel processes have same random generator
+        vec1 = chain.start_vec
+        prior1 = 1
+        # initialisation of the chain
+        if chain.start_key == -1:
+            prior1 = 1e-10
+            while(prior1<1e-9):
+                vec1 = chain.draw_vector(chain.start_vec)
+                prior1 = self.prior(vec1)
+        else :
+            chain.start_index += 1
+        sim = self.simulation(self.spectrum.lambdas,*vec1)
+        if np.max(sim) > 0 : vec1[0] *= np.max(self.spectrum.data)/np.max(sim)
+        if parameters.DEBUG: print "First vector : ",vec1
+        chisq1 = self.chisq(vec1)
+        L1 = np.exp(-0.5*chisq1 +0.5*self.spectrum.lambdas.size)
+        # MCMC exploration
+        keys = range(chain.start_index,chain.nsteps)
+        new_keys = []
+        #import time
+        for i in tqdm.tqdm(keys,desc='Processing chain %i:' % chain.nchain, position=chain.nchain):
+            #start = time.time()
+            if parameters.DEBUG:
+                print 'Step : %d (start=%d, stop=%d, remaining nsteps=%d)' % (i,chain.start_index,chain.start_index+chain.nsteps-1,chain.nsteps+chain.start_index-i)
+            vec2 = []
+            prior2 = 1
+            #print 'init',time.time()-start
+            #start = time.time()
+            vec2 = chain.draw_vector(vec1)
+            prior2 = self.prior(vec2)
+            #print 'prior',time.time()-start
+            #start = time.time()
+            
+            if prior2 > 1e-10:
+                chisq2 = self.chisq(vec2)
+            else:
+                chisq2 = 1e20
+            L2 = np.exp(-0.5*chisq2) # +0.5*self.spectrum.lambdas.size)
+            #print 'chisq',time.time()-start
+            #start = time.time()
+            if parameters.DEBUG:
+                print "Sample chisq : %.2f      Prior : %.2f" % (chisq2,prior2)
+                print "Sample vector : ",vec2
+            r = np.random.uniform(0,1)
+            #if L1>0 and L2/L1 > r : 
+            if np.exp(-0.5*(chisq2-chisq1)) > r : 
+                dictline = chain.make_dictline(i,chisq2,vec2)
+                vec1 = vec2
+                L1 = L2
+                chisq1 = chisq2
+            else : 
+                dictline = chain.make_dictline(i,chisq1,vec1)
+            new_key = chain.newrow(dictline,key=i+chain.nchain*chain.nsteps)
+            #print 'newrow',time.time()-start
+            #start = time.time()
+            #chain.append2filelastkey(self.chains.chains_filename)
+            if i > self.exploration_time:
+                chain.update_proposal_cov(vec1)
+            #print 'proposal',time.time()-start
+            #start = time.time()
+        chain.append2file(self.chains.chains_filename)
 
 
+    def run_mcmc(self):
+        complete = self.chains.check_completness()
+        if not complete :
+            for i in range(self.nchains):
+                self.chains.chains.append( Chain(self.chains.chains_filename, self.covfile, nchain=i, nsteps=self.nsteps) )
+            pool = Pool(processes=self.nchains)
+            try:
+                # Without the .get(9999), you can't interrupt this with Ctrl+C.
+                pool.map_async(self.mcmc, self.chains.chains).get(999999) 
+                pool.close()
+                pool.join()
+                # to skip lines after the progress bars
+                print '\n'*self.nchains
+            except KeyboardInterrupt:
+                pool.terminate()
+        self.likelihood = self.chains.chains_to_likelihood()
+        self.likelihood.stats(self.covfile) 
+        #[self.results[i].append(self.likelihood.pdfs[i].mean) for i in range(self.chains.dim)]
+        #self.p = [self.likelihood.pdfs[i].mean for i in range(self.chains.dim)]
+        self.p = self.chains.best_row_params
+        self.simulation(self.spectrum.lambdas,*self.p)
+        #[self.results_err[i].append([self.likelihood.pdfs[i].errorhigh,self.likelihood.pdfs[i].errorlow]) for i in range(self.chains.dim)]
+        #if(self.plot): 
+        self.likelihood.triangle_plots()
+        self.plot_fit()
+        #if convergence_test :
+        self.chains.convergence_tests()
+        return(self.likelihood)
 
-    def test_convergence(self):
-        fig, axes = plt.subplots(3, figsize=(10, 7), sharex=True)
-        for i in range(self.ndim):
-            ax = axes[i]
-            ax.plot(self.samples[:, i, :], "k", alpha=0.3)
-            ax.set_xlim(0, len(self.samples))
-            ax.set_ylabel(self.labels[i])
-            ax.yaxis.set_label_coords(-0.1, 0.5)
-        axes[-1].set_xlabel("step number")
-        plt.show()
         
 if __name__ == "__main__":
     import commands, string, re, time, os
@@ -237,23 +355,14 @@ def test_convergence(self):
 
 
     parameters.VERBOSE = False
-    filename = 'output/data_28may17/sim_20170528_060_spectrum.fits'
+    filename = 'output/data_30may17/sim_20170530_134_spectrum.fits'
     atmgrid_filename = filename.replace('sim','reduc').replace('spectrum','atmsim')
-    #filename = 'output/data_28may17/reduc_20170528_060_sim.fits'
+    filename = 'output/data_30may17/reduc_20170530_134_spectrum.fits'
  
 
     
     #m = Extractor(filename,atmgrid_filename)
     #m.minimizer(live_fit=True)
-    m = Extractor_MCMC(filename,atmgrid_filename=atmgrid_filename,live_fit=False)
-    m.mcmc()
-    m.test_convergence()
-    m.plot_fit()
-
-    #p0 = [0.1,0.1,5,300,0.01,150]
-    #constraints = ({'type':'eq', 'fun':lambda p: p[1]=300},
-    #               {'type':'eq', 'fun':lambda p: p[1]=300})
-    #bounds = ((0,None), (0,1), (0,20), (200,400), (0,0.2),  (0,500))
-    #res = minimize(m.chisq,p0,method='Powell',bounds=bounds,
-    #               options={'gtol': 1e-2, 'disp': True, 'xtol': 0.1})
-    #popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)
+    covfile = 'covariances/proposal.txt'
+    m = Extractor_MCMC(filename,covfile,nchains=4,nsteps=10000,burnin=2000,nbins=10,exploration_time=500,atmgrid_filename=atmgrid_filename,live_fit=False)
+    m.run_mcmc()
diff --git a/images.py b/images.py
index e5a5c86ed..c9a4b012d 100644
--- a/images.py
+++ b/images.py
@@ -109,11 +109,35 @@ def compute_parallactic_angle(self):
         self.header.comments['PARANGLE'] = 'parallactic angle in degree'
         return self.parallactic_angle
 
+    def find_target(self,guess,rotated=False):
+        sub_image,x0,y0,Dx,Dy,sub_errors = self.find_target_init(guess=guess,rotated=rotated)
+        # find the target
+        saturated_pixels = np.where(sub_image >= self.saturation)
+        if len(saturated_pixels[0]) > 100 :
+            avX, avY = self.find_target_1Dprofile(sub_image,guess,rotated)
+        else:
+            avX, avY = self.find_target_2Dprofile(sub_image,guess,rotated)
+        # compute target position
+        theX=x0-Dx+avX
+        theY=y0-Dy+avY
+        self.my_logger.info('\n\tX,Y target position in pixels: %.3f,%.3f' % (theX,theY))
+        if rotated:
+            self.target_pixcoords_rotated = [theX,theY]
+        else:
+            self.target_pixcoords = [theX,theY]
+            self.header['TARGETX'] = theX
+            self.header.comments['TARGETX'] = 'target position on X axis'
+            self.header['TARGETY'] = theY
+            self.header.comments['TARGETY'] = 'target position on Y axis'
+        return [theX,theY]
+        
+
     def find_target_init(self,guess,rotated=False):
         x0 = guess[0]
         y0 = guess[1]
         Dx = parameters.XWINDOW
         Dy = parameters.YWINDOW
+        sub_errors = None
         if rotated:
             angle = self.rotation_angle*np.pi/180.
             rotmat = np.matrix([[np.cos(angle),-np.sin(angle)],[np.sin(angle),np.cos(angle)]])
@@ -125,22 +149,29 @@ def find_target_init(self,guess,rotated=False):
             Dx = parameters.XWINDOW_ROT
             Dy = parameters.YWINDOW_ROT
             sub_image = np.copy(self.data_rotated[y0-Dy:y0+Dy,x0-Dx:x0+Dx])
+            sub_erros = np.copy(self.stat_errors[y0-Dy:y0+Dy,x0-Dx:x0+Dx])
         else:
             sub_image = np.copy(self.data[y0-Dy:y0+Dy,x0-Dx:x0+Dx])
-        return sub_image,x0,y0,Dx,Dy
+            sub_errors = np.copy(self.stat_errors[y0-Dy:y0+Dy,x0-Dx:x0+Dx])
+        self.saturation = parameters.MAXADU/self.expo
+        sub_image = clean_target_spikes(sub_image,self.saturation)
+        return sub_image,x0,y0,Dx,Dy,sub_errors
 
  
-    def find_target_1Dprofile(self,guess,rotated=False):
+    def find_target_1Dprofile(self,sub_image,guess,rotated=False):
         """
         Find precisely the position of the targeted object.
         
         Args:
             guess (:obj:`list`): [x,y] guessed position of th target
         """
-        sub_image,x0,y0,Dx,Dy = self.find_target_init(guess=guess,rotated=rotated)
         NY, NX = sub_image.shape
         X = np.arange(NX)
         Y = np.arange(NY)
+        # Mask aigrette
+        saturated_pixels = np.where(sub_image >= self.saturation)
+        if parameters.DEBUG:
+            self.my_logger.info('\n\t%d saturated pixels: set saturation level to %d %s.' % (len(saturated_pixels[0]),self.saturation,self.units))
         # compute profiles
         profile_X_raw=np.sum(sub_image,axis=0)
         profile_Y_raw=np.sum(sub_image,axis=1)
@@ -156,9 +187,6 @@ def find_target_1Dprofile(self,guess,rotated=False):
             self.my_logger.warning('\n\tX position determination of the target probably wrong') 
         if profile_Y[int(avY)] < 0.8*np.max(profile_Y) :
             self.my_logger.warning('\n\tY position determination of the target probably wrong')
-        # compute target position
-        theX=x0-Dx+avX
-        theY=y0-Dy+avY
         if parameters.DEBUG:
             profile_X_max=np.max(profile_X_raw)*1.2
             profile_Y_max=np.max(profile_Y_raw)*1.2
@@ -169,7 +197,7 @@ def find_target_1Dprofile(self,guess,rotated=False):
 
             ax2.plot(X,profile_X_raw,'r-',lw=2)
             ax2.plot(X,bkgd_X(X),'g--',lw=2,label='bkgd')
-            ax2.axvline(Dx,color='y',linestyle='-',label='old',lw=2)
+            #ax2.axvline(guess[0],color='y',linestyle='-',label='old',lw=2)
             ax2.axvline(avX,color='b',linestyle='-',label='new',lw=2)
             ax2.grid(True)
             ax2.set_xlabel('X [pixels]')
@@ -177,91 +205,83 @@ def find_target_1Dprofile(self,guess,rotated=False):
 
             ax3.plot(Y,profile_Y_raw,'r-',lw=2)
             ax3.plot(Y,bkgd_Y(Y),'g--',lw=2,label='bkgd')
-            ax3.axvline(Dy,color='y',linestyle='-',label='old',lw=2)
+            #ax3.axvline(guess[1],color='y',linestyle='-',label='old',lw=2)
             ax3.axvline(avY,color='b',linestyle='-',label='new',lw=2)
             ax3.grid(True)
             ax3.set_xlabel('Y [pixels]')
             ax3.legend(loc=1)
             f.tight_layout()
             plt.show()
-
-        self.my_logger.info('\n\tX,Y target position in pixels: %.3f,%.3f' % (theX,theY))
-        if rotated:
-            self.target_pixcoords_rotated = [theX,theY]
-        else:
-            self.target_pixcoords = [theX,theY]
-        return [theX,theY]
-
-    def find_target_2Dprofile(self,guess,rotated=False):
+        return(avX,avY)
+ 
+    def find_target_2Dprofile(self,sub_image,guess,rotated=False):
         """
         Find precisely the position of the targeted object.
         
         Args:
             guess (:obj:`list`): [x,y] guessed position of th target
         """
-        sub_image,x0,y0,Dx,Dy = self.find_target_init(guess=guess,rotated=rotated)
         NY, NX = sub_image.shape
-        X = np.arange(NX)
-        Y = np.arange(NY)
+        XX = np.arange(NX)
+        YY = np.arange(NY)
         Y, X = np.mgrid[:NY,:NX]
         # fit and subtract smooth polynomial background
         # with 3sigma rejection of outliers (star peaks)
         bkgd_2D = fit_poly2d_outlier_removal(X,Y,sub_image,order=2)
         sub_image_subtracted = sub_image-bkgd_2D(X,Y)
         # find a first guess of the target position
-        avX,sigX = weighted_avg_and_std(X,(sub_image_subtracted)**4)
-        avY,sigY = weighted_avg_and_std(Y,(sub_image_subtracted)**4)
-        # fit a 2D gaussian close to this position
-        guess = [np.max(sub_image_subtracted),avX,avY,2,2,0]
+        #avX,sigX = weighted_avg_and_std(X,(sub_image_subtracted)**4)
+        #avY,sigY = weighted_avg_and_std(Y,(sub_image_subtracted)**4)
+        avX,sigX = weighted_avg_and_std(XX,np.sum(sub_image_subtracted,axis=0)**4)
+        avY,sigY = weighted_avg_and_std(YY,np.sum(sub_image_subtracted,axis=1)**4)
+        # fit a 2D star profile close to this position
+        #guess = [np.max(sub_image_subtracted),avX,avY,1,1] #for Moffat2D
+        #guess = [np.max(sub_image_subtracted),avX,avY,1,1,0] #for Gauss2D
+        guess = [np.max(sub_image_subtracted),avX,avY,2,self.saturation]
         mean_prior = 10 # in pixels
-        bounds = [ [1,avX-mean_prior,avY-mean_prior,1,1,-np.pi], [2*np.max(sub_image_subtracted),avX+mean_prior,avY+mean_prior,10,10,np.pi] ]
-        gauss2D = fit_gauss2d_outlier_removal(X,Y,sub_image_subtracted,guess=guess,bounds=bounds, sigma = 3, circular = True)
+        #bounds = [ [0.5*np.max(sub_image_subtracted),avX-mean_prior,avY-mean_prior,0,-np.inf], [2*np.max(sub_image_subtracted),avX+mean_prior,avY+mean_prior,np.inf,np.inf] ] #for Moffat2D
+        #bounds = [ [0.5*np.max(sub_image_subtracted),avX-mean_prior,avY-mean_prior,2,2,0], [np.inf,avX+mean_prior,avY+mean_prior,10,10,np.pi] ] #for Gauss2D
+        bounds = [ [0.5*np.max(sub_image_subtracted),avX-mean_prior,avY-mean_prior,2,0.9*self.saturation], [10*self.saturation,avX+mean_prior,avY+mean_prior,15,1.1*self.saturation] ]
+        saturated_pixels = np.where(sub_image >= self.saturation)
+        if len(saturated_pixels[0]) > 0:
+            #sub_image_subtracted[saturated_pixels] = np.nan
+            if parameters.DEBUG:
+                self.my_logger.info('\n\t%d saturated pixels: set saturation level to %d %s.' % (len(saturated_pixels[0]),self.saturation,self.units))
+        # fit
+        star2D = fit_star2d_outlier_removal(X,Y,sub_image_subtracted,guess=guess,bounds=bounds, sigma = 3, niter = 50)
         # compute target positions
-        avX = gauss2D.x_mean.value
-        avY = gauss2D.y_mean.value
-        theX=x0-Dx+avX
-        theY=y0-Dy+avY
-        self.target_gauss2D = gauss2D
+        new_avX = star2D.x_mean.value
+        new_avY = star2D.y_mean.value
+        self.target_star2D = star2D
         self.target_bkgd2D = bkgd_2D
-        if sub_image_subtracted[int(avY),int(avX)] < 0.8*np.max(sub_image_subtracted) :
-            self.my_logger.warning('\n\tX,Y position determination of the target probably wrong') 
-         # debugging plots
+        ymax, xmax = np.unravel_index(sub_image_subtracted.argmax(), sub_image_subtracted.shape)
+        dist = np.sqrt((new_avY-avY)**2+(new_avX-avX)**2)
+        if dist > mean_prior/2 :
+            self.my_logger.warning('\n\tX=%.2f,Y=%.2f target position determination probably wrong: %.1f  pixels from profile detection (%d,%d)' % (new_avX,new_avY,dist,avX,avY))               
+        # debugging plots
         if parameters.DEBUG:
             f, (ax1, ax2,ax3) = plt.subplots(1,3, figsize=(15,4))
-            self.plot_image_simple(ax1,data=sub_image,scale="lin",title="",units=self.units,target_pixcoords=[avX,avY])
-            ax1.scatter([Dx],[Dy],marker='o',s=100,facecolors='none',edgecolors='w',label='old')
+            self.plot_image_simple(ax1,data=sub_image_subtracted,scale="lin",title="",units=self.units,target_pixcoords=[new_avX,new_avY])
+            #ax1.scatter([Dx],[Dy],marker='o',s=100,facecolors='none',edgecolors='w',label='old')
             ax1.legend(loc=1)
             
-            self.plot_image_simple(ax2,data=bkgd_2D(X,Y)+gauss2D(X,Y),scale="lin",title="",units='Background + Gauss (%s)' % (self.units))
+            self.plot_image_simple(ax2,data=bkgd_2D(X,Y)+star2D(X,Y),scale="lin",title="",units='Background + Gauss (%s)' % (self.units))
             ax2.legend(loc=1)
 
-            self.plot_image_simple(ax3,data=sub_image_subtracted-gauss2D(X,Y),scale="lin",title="",units='Background+Gauss subtracted image (%s)' % (self.units),target_pixcoords=[avX,avY])
-            ax3.scatter([Dx],[Dy],marker='o',s=100,facecolors='none',edgecolors='w',label='old')
+            self.plot_image_simple(ax3,data=sub_image_subtracted-star2D(X,Y),scale="lin",title="",units='Background+Gauss subtracted image (%s)' % (self.units),target_pixcoords=[new_avX,new_avY])
+            #ax3.scatter([guess[0]],[guess[1]],marker='o',s=100,facecolors='none',edgecolors='w',label='old')
             ax3.legend(loc=1)
 
             f.tight_layout()
             plt.show()
+        return(new_avX,new_avY)
 
-        self.my_logger.info('\n\tX,Y target position in pixels: %.3f,%.3f' % (theX,theY))
-        if rotated:
-            self.target_pixcoords_rotated = [theX,theY]
-        else:
-            self.target_pixcoords = [theX,theY]
-        return [theX,theY]
 
     def compute_rotation_angle_hessian(self, deg_threshold = 10, width_cut = YWINDOW, right_edge = IMSIZE-200, margin_cut=12):
         x0, y0 = np.array(self.target_pixcoords).astype(int)
         # extract a region 
         data=np.copy(self.data[y0-width_cut:y0+width_cut,0:right_edge])
-        # compute hessian matrices on the image
-        Hxx, Hxy, Hyy = hessian_matrix(data, sigma=3, order='xy')
-        lambda_plus = 0.5*( (Hxx+Hyy) + np.sqrt( (Hxx-Hyy)**2 +4*Hxy*Hxy) )
-        lambda_minus = 0.5*( (Hxx+Hyy) - np.sqrt( (Hxx-Hyy)**2 +4*Hxy*Hxy) )
-        theta = 0.5*np.arctan2(2*Hxy,Hyy-Hxx)*180/np.pi
-        # remove the margins
-        lambda_minus = lambda_minus[margin_cut:-margin_cut,margin_cut:-margin_cut]
-        lambda_plus = lambda_plus[margin_cut:-margin_cut,margin_cut:-margin_cut]
-        theta = theta[margin_cut:-margin_cut,margin_cut:-margin_cut]
+        lambda_plus, lambda_minus, theta = hessian_and_theta(data,margin_cut)
         # thresholds
         lambda_threshold = np.min(lambda_minus)
         mask = np.where(lambda_minus>lambda_threshold)
@@ -280,9 +300,13 @@ def compute_rotation_angle_hessian(self, deg_threshold = 10, width_cut = YWINDOW
         theta_hist = []
         theta_hist = theta_mask[~np.isnan(theta_mask)].flatten()
         theta_median = np.median(theta_hist)
-        theta_critical = 180.*np.arctan(10./IMSIZE)/np.pi
+        theta_critical = 180.*np.arctan(20./IMSIZE)/np.pi
+        self.header['THETAFIT'] = theta_median
+        self.header.comments['THETAFIT'] = '[USED] rotation angle from the Hessian analysis'
+        self.header['THETAINT'] = theta_guess
+        self.header.comments['THETAINT'] = 'rotation angle interp from disperser scan'
         if abs(theta_median-theta_guess)>theta_critical:
-            self.my_logger.warning('\n\tInterpolated angle and fitted angle disagrees with more than 10 pixels over %d pixels:  %.2f vs %.2f' % (IMSIZE,theta_median,theta_guess))
+            self.my_logger.warning('\n\tInterpolated angle and fitted angle disagrees with more than 20 pixels over %d pixels:  %.2f vs %.2f' % (IMSIZE,theta_median,theta_guess))
         if parameters.DEBUG:
             f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
             xindex=np.arange(data.shape[1])
@@ -292,6 +316,8 @@ def compute_rotation_angle_hessian(self, deg_threshold = 10, width_cut = YWINDOW
             #ax1.imshow(np.log10(data),origin='lower',cmap="jet",aspect='auto')
             ax1.plot(x_new,y_new,'b-')
             ax1.set_ylim(0,2*width_cut)
+            ax1.set_xlabel('X [pixels]')
+            ax1.set_xlabel('Y [pixels]')
             ax1.grid(True)
             n,bins, patches = ax2.hist(theta_hist,bins=int(np.sqrt(len(theta_hist))))
             ax2.plot([theta_median,theta_median],[0,np.max(n)])
diff --git a/imagesim.py b/imagesim.py
index cccad45d4..f17d3eb8a 100644
--- a/imagesim.py
+++ b/imagesim.py
@@ -5,8 +5,8 @@
 sys.path.append("../SpectractorSim")
 
 from scipy.signal import fftconvolve, gaussian
-from astroquery.gaia import Gaia, TapPlus, GaiaClass
-Gaia = GaiaClass(TapPlus(url='http://gaia.ari.uni-heidelberg.de/tap'))
+#from astroquery.gaia import Gaia, TapPlus, GaiaClass
+#Gaia = GaiaClass(TapPlus(url='http://gaia.ari.uni-heidelberg.de/tap'))
 
 from tools import *
 from dispersers import *
@@ -14,23 +14,29 @@
 from images import *
 from spectroscopy import *
 from spectractorsim import *
-import parameters 
+import parameters
+import copy
 
 
 class StarModel():
 
-    def __init__(self,pixcoords,A,sigma,target=None):
+    def __init__(self,pixcoords,model,amplitude,target=None):
         """ [x0, y0] coords in pixels, sigma width in pixels, A height in image units"""
         self.my_logger = set_logger(self.__class__.__name__)
         self.x0 = pixcoords[0]
         self.y0 = pixcoords[1]
-        self.A = A
-        self.sigma = sigma
+        self.amplitude = amplitude
         self.target = target
-        self.model = models.Gaussian2D(A, self.x0, self.y0, sigma, sigma, 0)
+        self.model = copy.deepcopy(model)
+        self.model.x_mean = self.x0
+        self.model.y_mean = self.y0
+        self.model.amplitude = amplitude
+        # to be realistic, usually fitted fwhm is too big, divide by 2
+        self.fwhm = self.model.fwhm / 2
+        self.sigma = self.model.stddev / 2
 
     def plot_model(self):
-        yy, xx = np.meshgrid(np.linspace(self.y0-10*self.sigma,self.y0+10*self.sigma,50),  np.linspace(self.x0-10*self.sigma,self.x0+10*self.sigma,50))
+        yy, xx = np.meshgrid(np.linspace(self.y0-10*self.fwhm,self.y0+10*self.fwhm,50),  np.linspace(self.x0-10*self.fwhm,self.x0+10*self.fwhm,50))
         star = self.model(xx,yy)
         fig, ax = plt.subplots(1,1)
         im = plt.imshow(star,origin='lower', cmap='jet')
@@ -38,7 +44,7 @@ def plot_model(self):
         ax.grid(True)
         ax.set_xlabel('X [pixels]')
         ax.set_ylabel('Y [pixels]')
-        ax.set_title('Star model: A=%.2f, sigma=%.2f' % (self.A,self.sigma))
+        ax.set_title('Star model: A=%.2f, fwhm=%.2f' % (self.amplitude,self.fwhm))
         cb = plt.colorbar(im,ax=ax)
         cb.formatter.set_powerlimits((0, 0))
         cb.locator = MaxNLocator(7,prune=None)
@@ -48,36 +54,69 @@ def plot_model(self):
 
 class StarFieldModel():
 
-    def __init__(self,base_image,sigma,threshold=0):
+    def __init__(self,base_image,threshold=0):
         self.target = base_image.target
-        self.sigma = sigma
         self.field = None
-        result = Gaia.query_object_async(self.target.coord, width=IMSIZE*PIXEL2ARCSEC*units.arcsec/np.cos(self.target.coord.dec.radian), height=IMSIZE*PIXEL2ARCSEC*units.arcsec)
-        if parameters.DEBUG:
-            print result.pprint()
         self.stars = []
         self.pixcoords = []
         x0, y0 = base_image.target_pixcoords
+        '''
+        result = Gaia.query_object_async(self.target.coord, width=IMSIZE*PIXEL2ARCSEC*units.arcsec/np.cos(self.target.coord.dec.radian), height=IMSIZE*PIXEL2ARCSEC*units.arcsec)
+        if parameters.DEBUG:
+            print result.pprint()
         for o in result:
-            if o['dist'] < 0.01 : continue
+            if o['dist'] < 0.005 : continue
             radec = SkyCoord(ra=float(o['ra']),dec=float(o['dec']), frame='icrs', unit='deg')
             y = int(y0 - (radec.dec.arcsec - self.target.coord.dec.arcsec)/PIXEL2ARCSEC)
             x = int(x0 - (radec.ra.arcsec - self.target.coord.ra.arcsec)*np.cos(radec.dec.radian)/PIXEL2ARCSEC)
-            w = 20 # search windows in pixels
+            w = 10 # search windows in pixels
             if x<w or x>IMSIZE-w: continue
             if y<w or y>IMSIZE-w: continue
             sub =  base_image.data[y-w:y+w,x-w:x+w]
             A = np.max(sub) - np.min(sub)
             if A < threshold: continue
-            self.stars.append( StarModel([x,y],A,sigma) )
+            self.stars.append( StarModel([x,y],base_image.target_star2D,A) )
             self.pixcoords.append([x,y])
         self.pixcoords = np.array(self.pixcoords).T
+        np.savetxt('starfield.txt',self.pixcoords)
+'''
+        # mask background, faint stars, and saturated pixels
+        image_thresholded = np.copy(base_image.data)
+        self.saturation =  0.99*parameters.MAXADU/base_image.expo
+        self.saturated_pixels = np.where(image_thresholded > self.saturation)
+        image_thresholded[self.saturated_pixels] = 0.
+        image_thresholded -= threshold
+        image_thresholded[np.where(image_thresholded < 0)] = 0.
+        # mask order0 and spectrum
+        margin = 30
+        for y in range(int(y0)-100,int(y0)+100):
+            for x in range(IMSIZE):
+                u, v = pixel_rotation(x,y,base_image.disperser.theta([x0,y0])*np.pi/180.,x0,y0)
+                if v < margin and v > -margin:
+                    image_thresholded[y,x] = 0.
+        # look for local maxima and create stars
+        peak_positions = detect_peaks(image_thresholded)
+        for y in range(IMSIZE):
+            for x in range(IMSIZE):
+                if peak_positions[y,x]:
+                    if np.sqrt((y-y0)**2+(x-x0)**2) < 10*base_image.target_star2D.fwhm: continue # no double star 
+                    self.stars.append( StarModel([x,y],base_image.target_star2D,image_thresholded[y,x]) )
+                    self.pixcoords.append([x,y])  
+        self.pixcoords = np.array(self.pixcoords).T
+        self.fwhm = base_image.target_star2D.fwhm
 
     def model(self,x,y):
         if self.field is None:
+            window = int(10*self.fwhm)
             self.field = self.stars[0].model(x,y)
-            for k in range(len(self.stars)):
-                self.field += self.stars[k].model(x,y)
+            for k in range(1,len(self.stars)):
+                left = max(0,int(self.pixcoords[0][k])-window)
+                right = min(IMSIZE,int(self.pixcoords[0][k])+window)
+                low = max(0,int(self.pixcoords[1][k])-window)
+                up = min(IMSIZE,int(self.pixcoords[1][k])+window)
+                yy, xx = np.mgrid[low:up,left:right]
+                self.field[low:up,left:right] += self.stars[k].model(xx,yy)
+            self.field[self.saturated_pixels] += self.saturation
         return self.field
 
     def plot_model(self):
@@ -89,7 +128,7 @@ def plot_model(self):
         ax.grid(True)
         ax.set_xlabel('X [pixels]')
         ax.set_ylabel('Y [pixels]')
-        ax.set_title('Star field model: sigma=%.2f' % (self.sigma))
+        ax.set_title('Star field model: fwhm=%.2f' % (self.fwhm))
         cb = plt.colorbar(im,ax=ax)
         cb.formatter.set_powerlimits((0, 0))
         cb.locator = MaxNLocator(7,prune=None)
@@ -241,7 +280,7 @@ def ImageSim(filename, outputdir, guess, target, pwv=5, ozone=300, aerosols=0, A
         background.plot_model()
     # Target model
     my_logger.info('\n\tStar model...')
-    star = StarModel(target_pixcoords,A=image.target_gauss2D.amplitude.value,sigma=image.target_gauss2D.x_stddev.value,target=image.target)
+    star = StarModel(target_pixcoords, image.target_star2D, image.target_star2D.amplitude.value,target=image.target)
     reso = star.sigma
     if parameters.DEBUG:
         star.plot_model()
@@ -249,7 +288,7 @@ def ImageSim(filename, outputdir, guess, target, pwv=5, ozone=300, aerosols=0, A
     starfield = None
     if with_stars:
         my_logger.info('\n\tStar field model...')
-        starfield = StarFieldModel(image,sigma=image.target_gauss2D.x_stddev.value,threshold=0.01*star.A)
+        starfield = StarFieldModel(image,threshold=0.01*star.amplitude)
         if parameters.VERBOSE:
             image.plot_image(scale='log10',target_pixcoords=starfield.pixcoords)
             starfield.plot_model()
@@ -268,7 +307,7 @@ def ImageSim(filename, outputdir, guess, target, pwv=5, ozone=300, aerosols=0, A
     image.add_poisson_noise()
     image.convert_to_ADU_units()
     if parameters.VERBOSE:
-        image.plot_image(scale="log",title="Image simulation",target_pixcoords=target_pixcoords,units=spectrumsim.units)
+        image.plot_image(scale="log",title="Image simulation",target_pixcoords=target_pixcoords,units=image.units)
     # Set output path
     ensure_dir(outputdir)
     output_filename = filename.split('/')[-1]
diff --git a/logbook.py b/logbook.py
index 746ab07e1..ed0e43b83 100644
--- a/logbook.py
+++ b/logbook.py
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 class LogBook():
 
-    def __init__(self,logbook="ctiofulllogbook_jun2017_v4.csv"):
+    def __init__(self,logbook="ctiofulllogbook_jun2017_v5.csv"):
         self.my_logger = parameters.set_logger(self.__class__.__name__)
         self.logbook = logbook
         if not os.path.isfile(logbook):
diff --git a/mcmc.py b/mcmc.py
new file mode 100644
index 000000000..ad8fa0f7b
--- /dev/null
+++ b/mcmc.py
@@ -0,0 +1,375 @@
+import numpy as np
+import sys, os
+from texttable import *
+import matplotlib.pyplot as plt
+import matplotlib as mpl
+from matplotlib.ticker import MaxNLocator
+from scipy import interpolate
+from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes
+
+import parameters
+from statistics import *
+
+
+class Chain(txttableclass):
+
+    def __init__(self,filename,covfile,nchain=0,nsteps=1000):
+        txttableclass.__init__(self)
+        self.my_logger = parameters.set_logger(self.__class__.__name__)
+        self.nchain = nchain
+        self.nsteps = nsteps
+        self.start_index = -1
+        self.labels = []
+        self.axisnames = []
+        self.proposal_cov = []
+        self.mean_vec = []
+        self.start_vec = []
+        self.dim = 0
+        self.gelman = 2.4
+        self.read_covfile(covfile)
+        self.load(filename,createit=True)
+        self.filename = filename
+        self.best_chisq = 1e20
+        self.best_key = -1
+        self.best_sample = None
+        self.set_chain_start()
+        
+    def load(self,filename,createit=True):
+        if(os.path.isfile(filename)):
+            if parameters.VERBOSE:
+                self.my_logger.info('\n\tLoading '+filename+'...')
+            self.check_file(filename)
+            self.loadfile(filename)
+            self.config_columns_chain()
+        else:
+            if(not createit):
+                self.my_logger.error('\n\tFile '+filename+' does not exist.')
+                sys.exit()
+            else:
+                self.config_columns_chain()
+
+    def check_file(self,filename):
+        f = open(filename,'r')
+        line_index = 1
+        ncols = 0
+        new_file = ''
+        for line in f:
+            words = line.rsplit('\n')[0].split()
+            if line_index == 1 :
+                ncols = len(words)
+                new_file += line
+            else:
+                if ncols != len(words):
+                    print 'Warning ! Line %d unequal number of elements %d != %d in file %s' % (line_index,ncols,len(words),filename)
+                else :
+                    new_file += line 
+            line_index += 1
+        f.close()
+        f = open(filename,'w')
+        f.write(new_file)
+        f.close()
+            
+
+    def load_and_init(filename,createtit=True):
+        self.load(filename,createit)
+        self.nsteps = len(self.chain.allrowkeys)
+
+    def config_columns_chain(self):
+        # Respect this order
+        self.configcols(['Chain', 'Index'],'d','%d',visible=1)
+        self.configcols(['Chi2'],'f','%.1f',visible=1)
+        for i in range(self.dim):
+            self.configcols([self.labels[i]],'f','%.4g',visible=1)
+
+    def read_covfile(self,covfile):
+        if(os.path.isfile(covfile)):
+            f = open(covfile,'r')
+            irow = 0
+            for line in f:
+                words = line.split()
+                if words[0] == 'Parameter' :
+                    self.labels.append(words[1])
+                    self.axisnames.append(words[2])
+                    self.start_vec.append(float(words[3]))
+                    self.dim += 1
+                else :
+                    self.proposal_cov.append(np.zeros(self.dim))
+                    for iw,word in enumerate(words) :
+                        self.proposal_cov[irow][iw] = float(word)
+                    irow += 1
+            self.proposal_cov = np.array(self.proposal_cov)
+        else:
+            self.my_logger.error('\n\tCovariance file %s does not exist.' % covfile)
+            sys.exit()
+
+    def set_chain_start(self):
+        keys = self.selectkeys(mask=[self.nchain,'exact'],col4mask='Chain')
+        if len(keys)>0 :
+            self.start_index = np.max(self.getentries(keys,'Index'))
+            self.start_key = self.search4entry('Index',self.start_index,mask=[self.nchain,'exact'],col4mask='Chain')
+            self.start_vec = []
+            for i in range(self.dim):
+                self.start_vec.append(self.getentry(self.start_key,self.labels[i]))
+        else :
+            self.start_index=0
+            self.start_key=-1
+                
+    def make_dictline(self,index,chisq,vec,nbetafit=None):
+        dictline = {'Chain':self.nchain,'Index':index}
+        dictline.update({'Chi2':chisq})
+        for i in range(self.dim) :
+            dictline.update({self.labels[i]:vec[i]})
+        return(dictline)
+ 
+    def append2filelastkey(self,filename):
+        key = self.allrowkeys[-1]
+        if(not os.path.isfile(filename)): 
+            self.append2file(filename,keys=key,printheader=True,autoformat=True)
+        else:
+            self.append2file(filename,keys=key,printheader=False,autoformat=True)
+
+    def draw_vector(self,vec):
+        # Gelman et al. 1996 Efficient Metropolis Jumping Rules :
+        #       cov_proposed / cov_posterior = 2.4/sqrt(dim)
+        vec2 = np.random.multivariate_normal(vec,np.array(self.proposal_cov)*(self.gelman*self.gelman)/self.dim) 
+        return(vec2)
+
+    def update_proposal_cov(self,vec):
+        keys = self.selectkeys(mask=[self.nchain,'exact'],col4mask='Chain')
+        # build first mean vector
+        if len(self.mean_vec)==0 :
+            for i in range(self.dim):
+                self.mean_vec.append(np.mean(self.getentries(keys,self.labels[i])) )
+            self.mean_vec = np.array(self.mean_vec)
+        # update the mean vector
+        index = self.getentry(keys[-1],'Index')
+        mean_corr = (np.array(vec) - self.mean_vec)/index
+        self.mean_vec += mean_corr
+        # update the proposal cov matrix
+        delta = np.array(vec) - self.mean_vec
+        cov_corr = (np.einsum('i,j',delta,delta) - self.proposal_cov)/index
+        self.proposal_cov += cov_corr
+        # compute acceptance rate over last 100 jumps
+        window = 100
+        l = len(keys)
+        start_index = 1
+        if len(keys) > window : start_index = l-window
+        ar = self.compute_local_acceptance_rate(start_index,l,keys)
+        # update the gelman factor
+        c = self.gelman*self.gelman / self.dim
+        c_corr = (ar-0.25)/index
+        c = c*(1.-1./index) + c_corr
+        if c > 0 :
+            self.gelman = np.sqrt(c*self.dim)
+        if parameters.DEBUG:
+            print 'Gelman coefficient: %.3f (index=%d)' % (self.gelman,index)
+             
+    def compute_local_acceptance_rate(self,start_index,last_index,keys=None):
+        if keys==None :
+            keys = self.selectkeys(mask=[self.nchain,'exact'],col4mask='Chain')
+        frequences = []
+        test = self.getentry(keys[start_index],'Chi2')
+        counts = 1
+        for index in range(start_index+1,last_index):
+            chi2 = self.getentry(keys[index],'Chi2')
+            if np.isclose(chi2,test) :
+                counts += 1
+            else :
+                frequences.append(float(counts))
+                counts = 1
+                test = chi2
+        frequences.append(counts)
+        return(1.0/np.mean(frequences))
+
+
+class Chains(Chain):
+
+    def __init__(self,filename,covfile,nchains=1,nsteps=1000,burnin=100,nbins=10,truth=None):
+        self.filename = filename
+        self.chains_filename = self.build_chains_filename()
+        Chain.__init__(self,self.chains_filename,covfile,nchain=0,nsteps=nsteps)
+        self.nchains = nchains
+        self.burnin = burnin
+        self.nbins = nbins
+        self.truth = truth
+        self.chains = []
+
+    def build_chains_filename(self):
+        chain_name = self.filename.replace('spectrum.fits','chains.txt')
+        return chain_name
+
+    def chains_to_likelihood(self,nchain=-1,pdfonly=False):
+        self.load(self.chains_filename)
+        columns = []
+        keys = []
+        for key in self.allrowkeys:
+            if self.getentry(key,'Index')>self.burnin: keys.append(key)
+        rangedim = range(self.dim)
+        if nchain!= -1 : keys = self.selectkeys(keys=keys,mask=[nchain,'exact'],col4mask='Chain')
+        for i in rangedim:
+            columns.append(self.getentries(keys,self.labels[i]))
+        weights = None #self.getentries(keys,'Prior')
+        centers = []
+        for n in rangedim:
+            centers.append(np.linspace(np.min(columns[n]),np.max(columns[n]),self.nbins-1))
+        self.likelihood = Likelihood(centers,labels=self.labels,axisnames=self.axisnames,truth=self.truth)
+        for i in rangedim:
+            self.likelihood.pdfs[i].fill_histogram(columns[i],weights)
+            if not pdfonly :
+                for j in rangedim:
+                    if(i != j) :
+                        self.likelihood.contours[i][j].fill_histogram(columns[i],columns[j],weights)
+        if not pdfonly :
+            self.best_chisq = 1e6
+            self.best_key = -1
+            for key in keys:
+                chisq = self.getentry(key,'Chi2')
+                if(chisq < self.best_chisq):
+                    self.best_chisq = chisq
+                    self.best_key = key
+            self.best_sample_stats()
+        return self.likelihood
+
+    def check_completness(self):
+        nchains = np.sort(np.unique(self.getentries(self.allrowkeys,'Chain')))
+        # Select keys
+        chain_keys = []
+        keys = self.allrowkeys
+        for nchain in nchains:
+            chain_keys.append(self.selectkeys(keys=keys,mask=[nchain,'exact'],col4mask='Chain'))
+        complete = False
+        for n in range(len(nchains)):
+            if len(chain_keys[n]) == self.nsteps-1 : complete = True
+        return complete
+            
+
+    def best_sample_stats(self):
+        if self.best_key > -1 :
+            best_row = self.getrow(self.best_key)
+            #self.best_sample.loaddict(best_row)
+            self.best_row_params = []
+            print 'Minimum chisq sample: chisq=%.3g' % self.best_chisq
+            for i in range(self.dim):
+                self.best_row_params.append(best_row[self.labels[i]])
+                print "\t"+self.labels[i]+": "+str(best_row[self.labels[i]])
+
+
+
+    def convergence_tests(self):
+        nchains = np.sort(np.unique(self.getentries(self.allrowkeys,'Chain')))
+        fig = plt.figure(figsize=(16,9))
+        ax = [None]*(self.dim+2)
+        nrow = self.dim / 2 + self.dim % 2
+        # Select keys
+        chain_keys = []
+        keys = []
+        for key in self.allrowkeys:
+            if self.getentry(key,'Index')>self.burnin: keys.append(key)
+        for nchain in nchains:
+            chain_keys.append(self.selectkeys(keys=keys,mask=[nchain,'exact'],col4mask='Chain'))
+        print "Computing Parameter vs Index plots..."
+        # Parameter vs Index
+        for i in range(self.dim):
+            ax[i] = fig.add_subplot(nrow,3,i+1)
+            for n in range(len(nchains)):
+                ax[i].plot(self.getentries(chain_keys[n],'Index'),self.getentries(chain_keys[n],self.labels[i]),label='Chain '+str(nchains[n]))
+                ax[i].set_xlabel('Index')
+                ax[i].set_ylabel(self.axisnames[i])
+            ax[i].legend(loc='upper left', ncol=2, fontsize=10)
+        # Chi2 vs Index
+        ax[self.dim] = fig.add_subplot(nrow,3,self.dim+1)
+        print "Chisq statistics:"
+        for n in range(len(nchains)):
+            chisqs = self.getentries(chain_keys[n],'Chi2')
+            ax[self.dim].plot(self.getentries(chain_keys[n],'Index'),chisqs,label='Chain '+str(nchains[n]))
+            print "\tChain %d: %.3f +/- %.3f" % (nchains[n],np.mean(chisqs),np.std(chisqs))
+            ax[self.dim].set_xlabel('Index')
+            ax[self.dim].set_ylabel('$\chi^2$')
+        ax[self.dim].legend(loc='upper left', ncol=2, fontsize=10)
+        print "Computing acceptance rate..."
+        # Acceptance rate vs Index
+        min_len = np.min(map(len, chain_keys))
+        window = 100
+        if min_len > window :
+            ax[self.dim+1] = fig.add_subplot(nrow,3,self.dim+2)
+            for n in range(len(nchains)):
+                ARs = []
+                indices = []
+                for l in range(window,min_len,window):
+                    #tmp = []
+                    #test = self.getentry(chain_keys[n][l-window],'Chi2')
+                    #ar = 1
+                    #for t in range(l-window+1,l):
+                    #    chi2 = self.getentry(chain_keys[n][t],'Chi2')
+                    #    if np.isclose(chi2,test) :
+                    #        ar += 1
+                    #    else :
+                    #        tmp.append(float(ar))
+                    #        ar = 1
+                    #        test = chi2
+                    #tmp.append(ar)
+                    #ARs.append(1.0/np.mean(tmp))
+                    ARs.append(self.compute_local_acceptance_rate(l-window,l,chain_keys[n]))
+                    indices.append(l+self.burnin)
+                ax[self.dim+1].plot(indices,ARs,label='Chain '+str(nchains[n]))
+                ax[self.dim+1].set_xlabel('Index')
+                ax[self.dim+1].set_ylabel('Aceptance rate')
+                ax[self.dim+1].legend(loc='upper left', ncol=2, fontsize=10)
+        # Parameter PDFs by chain
+        print "Computing chain by chain PDFs..."
+        fig2 = plt.figure(figsize=(16,9))
+        ax2 = [None]*(self.dim+1)
+        nrow = self.dim / 2 + self.dim % 2
+        for n in range(len(nchains)):
+            self.chains_to_likelihood(nchain=nchains[n],pdfonly=True)
+            self.likelihood.stats(pdfonly=True,verbose=False)
+            for i in range(self.dim):
+                ax2[i] = fig2.add_subplot(nrow,3,i+1)
+                ax2[i].plot(self.likelihood.pdfs[i].axe.axis,self.likelihood.pdfs[i].grid,lw=parameters.LINEWIDTH,label='Chain '+str(nchains[n]))
+                ax2[i].set_xlabel(self.axisnames[i])
+                ax2[i].set_ylabel('PDF')
+                ax2[i].legend(loc='upper right', ncol=2, fontsize=10)
+        # Gelman-Rubin test
+        if len(nchains) > 1 :
+            step = max(1,min_len / 20)
+            #if min_len < 200 and min_len > 100 :
+            #    step = 20
+            #elif min_len < 100 :
+            #    step = 2
+            print 'Gelman-Rubin tests (burnin=%d, step=%d):' % (self.burnin, step)
+            ax2[self.dim] = fig2.add_subplot(nrow,3,self.dim+1)
+            for i in range(self.dim):
+                Rs = []
+                lens = []
+                for l in range(step,min_len,step):
+                    chain_averages = []
+                    chain_variances = []
+                    all_keys = []
+                    for n in range(len(nchains)):
+                        all_keys.append(chain_keys[n][:l])
+                    all_keys = np.array(all_keys).flatten()
+                    global_average = np.mean(self.getcol(self.labels[i],keys=all_keys))
+                    for n in range(len(nchains)):
+                        #chain_averages.append(np.mean(self.getentries(chain_keys[n][int(l/2):l],self.input_labels[i])))
+                        #chain_variances.append(np.var(self.getentries(chain_keys[n][int(l/2):l],self.input_labels[i]),ddof=1))
+                        chain_averages.append(np.mean(self.getentries(chain_keys[n][:l],self.labels[i])))
+                        chain_variances.append(np.var(self.getentries(chain_keys[n][:l],self.labels[i]),ddof=1))
+                    W = np.mean(chain_variances)
+                    B = 0
+                    for n in range(len(nchains)):
+                        B += (chain_averages[n]-global_average)**2
+                    B *= ((l+1)/(len(nchains)-1))
+                    R = ( W*l/(l+1) + B/(l+1)*(len(nchains)+1)/len(nchains) ) / W
+                    Rs.append(R-1)
+                    lens.append(self.burnin+l+1)
+                plt.plot(lens,Rs,lw=parameters.LINEWIDTH,label=self.axisnames[i])
+                print '\t'+self.labels[i]+' : R-1 = %.3f (l = %d)' % (Rs[-1],lens[-1]-1)
+            plt.plot(lens,[0.03]*len(lens),'k--')
+            plt.xlabel('Chain length')
+            plt.ylabel('$R-1$')
+            plt.ylim(0,0.6)
+            ax2[self.dim].legend(loc='best', ncol=2, fontsize=10)
+        fig.tight_layout()
+        fig2.tight_layout()
+        plt.show()
+
diff --git a/parameters.py b/parameters.py
index 04bee2030..84543a25d 100644
--- a/parameters.py
+++ b/parameters.py
@@ -31,8 +31,6 @@
 g_disperser_ronchi=0.2            # theoretical gain for order+1 : 20%
 FLAM_TO_ADURATE=((OBS_SURFACE*SED_UNIT*TIME_UNIT*wl_dwl_unit/hc/GAIN*g_disperser_ronchi).decompose()).value
 
-
-
 # Search windows in images
 XWINDOW = 100 # window x size to search for the targetted object 
 YWINDOW = 100 # window y size to search for the targetted object
diff --git a/runSpectractor.py b/runSpectractor.py
index 07ed36d70..e4e12926b 100644
--- a/runSpectractor.py
+++ b/runSpectractor.py
@@ -17,7 +17,7 @@
     parser.add_argument("-o", "--output_directory", dest="output_directory", default="test/",
                       help="Write results in given output directory (default: ./tests/).")
     parser.add_argument("-c", "--csv", dest="csv", default="ctiofulllogbook_jun2017_v4.csv",
-                      help="CSV logbook file. (default: ctiofulllogbook_jun2017_v4.csv).")
+                      help="CSV logbook file. (default: ctiofulllogbook_jun2017_v5.csv).")
     args = parser.parse_args()
 
     parameters.VERBOSE = args.verbose
diff --git a/spectractor.py b/spectractor.py
index dbf80772b..531883687 100644
--- a/spectractor.py
+++ b/spectractor.py
@@ -34,14 +34,16 @@ def Spectractor(filename,outputdir,guess,target,atmospheric_lines=True,line_dete
     
     # Find the exact target position in the raw cut image: several methods
     my_logger.info('\n\tSearch for the target in the image...')
-    if parameters.DEBUG:
-        target_pixcoords = image.find_target_1Dprofile(guess)
-    target_pixcoords = image.find_target_2Dprofile(guess)
+    #if parameters.DEBUG:
+    #    target_pixcoords = image.find_target_1Dprofile(guess)
+    target_pixcoords = image.find_target(guess)
     # Rotate the image: several methods
     image.turn_image()
     # Find the exact target position in the rotated image: several methods
     my_logger.info('\n\tSearch for the target in the rotated image...')
-    target_pixcoords_rotated = image.find_target_2Dprofile(guess,rotated=True)
+    #if parameters.DEBUG:
+    #    target_pixcoords_rotated = image.find_target_1Dprofile(guess,rotated=True)
+    target_pixcoords_rotated = image.find_target(guess,rotated=True)
     # Subtract background and bad pixels
     spectrum = image.extract_spectrum_from_image()
     spectrum.atmospheric_lines = atmospheric_lines
@@ -84,20 +86,21 @@ def Spectractor(filename,outputdir,guess,target,atmospheric_lines=True,line_dete
         parameters.VERBOSE = True
         
         
-    filename = "../../CTIODataJune2017_reducedRed/data_05jun17/reduc_20170605_00.fits"
-    filename = "notebooks/fits/trim_20170605_007.fits"
+    filename = "../../CTIODataJune2017_reducedRed/data_05jun17/reduc_20170605_005.fits"
+    #filename = "notebooks/fits/trim_20170605_005.fits"
+    filename="../CTIOAnaJun2017/ana_05jun17/OverScanRemove/trim_images/trim_20170605_005.fits"
     guess = [745,643]
     target = "3C273"
 
-    filename="../CTIOAnaJun2017/ana_05jun17/OverScanRemove/trim_images/trim_20170605_028.fits"
-    guess = [814, 585]
-    target = "PNG321.0+3.9"
+    #filename="../CTIOAnaJun2017/ana_05jun17/OverScanRemove/trim_images/trim_20170605_028.fits"
+    #guess = [814, 585]
+    #target = "PNG321.0+3.9"
     #filename="../CTIOAnaJun2017/ana_05jun17/OverScanRemove/trim_images/trim_20170605_026.fits"
     #guess = [735, 645]
     #target = "PNG321.0+3.9"
-    filename="../CTIOAnaJun2017/ana_29may17/OverScanRemove/trim_images/trim_20170529_150.fits"
-    guess = [720, 670]
-    target = "HD185975"
+    #filename="../CTIOAnaJun2017/ana_29may17/OverScanRemove/trim_images/trim_20170529_150.fits"
+    #guess = [720, 670]
+    #target = "HD185975"
     #filename="../CTIOAnaJun2017/ana_31may17/OverScanRemove/trim_images/trim_20170531_150.fits"
     #guess = [840, 530]
     #target = "HD205905"
diff --git a/spectroscopy.py b/spectroscopy.py
index 8280b160e..c721d89f2 100644
--- a/spectroscopy.py
+++ b/spectroscopy.py
@@ -123,15 +123,16 @@ def detect_lines(self,lambdas,spec,spec_err=None,snr_minlevel=3,ax=None,verbose=
         # main settings
         bgd_npar = parameters.BGD_NPARAMS
         peak_look = 7 # half range to look for local maximum in pixels
-        bgd_width = 9 # size of the peak sides to use to fit spectrum base line
+        bgd_width = 7 # size of the peak sides to use to fit spectrum base line
         if self.hydrogen_only :
             peak_look = 15
             bgd_width = 20
-        baseline_prior = 0.5 # *sigma gaussian prior on base line fit
+        baseline_prior = 1e-10 # *sigma gaussian prior on base line fit
         # initialisation
         lambda_shifts = []
         snrs = []
         index_list = []
+        peak_index_list = []
         guess_list = []
         bounds_list = []
         lines_list = []
@@ -197,12 +198,13 @@ def detect_lines(self,lambdas,spec,spec_err=None,snr_minlevel=3,ax=None,verbose=
             guess = [0]*bgd_npar+[0.5*np.max(spec[index]),lambdas[peak_index],0.5*(line.width_bounds[0]+line.width_bounds[1])]
             if line_strategy == np.less :
                 guess[bgd_npar] = -0.5*np.max(spec[index]) # look for abosrption under bgd
-            bounds = [[-np.inf]*bgd_npar+[-2*np.max(spec[index]),lambdas[index_inf],line.width_bounds[0]], [np.inf]*bgd_npar+[2*np.max(spec[index]),lambdas[index_sup],line.width_bounds[1]]  ]
+            bounds = [[-np.inf]*bgd_npar+[-abs(np.max(spec[index])),lambdas[index_inf],line.width_bounds[0]], [np.inf]*bgd_npar+[abs(np.max(spec[index])),lambdas[index_sup],line.width_bounds[1]]  ]
             # gaussian amplitude bounds depend if line is emission/absorption
             if line_strategy == np.less :
-                bounds[1][bgd_npar] = 0 # look for abosrption under bgd
+                bounds[1][bgd_npar] = 0 # look for absorption under bgd
             else :
                 bounds[0][bgd_npar] = 0 # look for emission above bgd
+            peak_index_list.append(peak_index)
             index_list.append(index)
             lines_list.append(line)
             guess_list.append(guess)
@@ -224,11 +226,13 @@ def detect_lines(self,lambdas,spec,spec_err=None,snr_minlevel=3,ax=None,verbose=
             tmp_guess = [guess_list[i][bgd_npar+1] for i in merge]
             new_merges.append( [x for _,x in sorted(zip(tmp_guess,merge))] )
         # reorder lists with merges
+        new_peak_index_list = []
         new_index_list = []
         new_guess_list = []
         new_bounds_list = []
         new_lines_list = []
         for merge in new_merges :
+            new_peak_index_list.append([])
             new_index_list.append([])
             new_guess_list.append([])
             new_bounds_list.append([[],[]])
@@ -240,6 +244,7 @@ def detect_lines(self,lambdas,spec,spec_err=None,snr_minlevel=3,ax=None,verbose=
                     new_bounds_list[-1][0] += bounds_list[i][0][:bgd_npar]
                     new_bounds_list[-1][1] += bounds_list[i][1][:bgd_npar]
                 # add the gauss parameters
+                new_peak_index_list[-1].append(peak_index_list[i])
                 new_index_list[-1] += index_list[i]
                 new_guess_list[-1] += guess_list[i][bgd_npar:]
                 new_bounds_list[-1][0] += bounds_list[i][0][bgd_npar:]
@@ -248,24 +253,33 @@ def detect_lines(self,lambdas,spec,spec_err=None,snr_minlevel=3,ax=None,verbose=
             # set central peak bounds exactly between two close lines
             for k in range(len(merge)-1) :
                 new_bounds_list[-1][0][bgd_npar+3*(k+1)+1]  = 0.5*(new_guess_list[-1][bgd_npar+3*k+1]+new_guess_list[-1][bgd_npar+3*(k+1)+1])
-                new_bounds_list[-1][1][bgd_npar+3*k+1] = 0.5*(new_guess_list[-1][bgd_npar+3*k+1]+new_guess_list[-1][bgd_npar+3*(k+1)+1])
+                new_bounds_list[-1][1][bgd_npar+3*k+1] = 0.5*(new_guess_list[-1][bgd_npar+3*k+1]+new_guess_list[-1][bgd_npar+3*(k+1)+1])+1e-3 # last term is to avoid equalities between bounds in some pathological case
             # sort pixel indices and remove doublons
             new_index_list[-1] = sorted(list(set(new_index_list[-1])))
         # fit the line subsets and background
         rows = []
         for k in range(len(new_index_list)):
             # first guess for the base line with the lateral bands
+            peak_index = new_peak_index_list[k]
             index = new_index_list[k]
             guess = new_guess_list[k]
             bounds = new_bounds_list[k]
             bgd_index = index[:bgd_width]+index[-bgd_width:]
             sigma = None
             if spec_err is not None: sigma = spec_err[bgd_index]
-            line_popt, line_pcov = fit_bgd(lambdas[bgd_index],spec[bgd_index],sigma=sigma)
+            bgd = fit_poly1d_outlier_removal(lambdas[index],spec[index],order=BGD_ORDER,sigma=2,niter=100)
             for n in range(bgd_npar):
-                guess[n] = line_popt[n]
-                bounds[0][n] = line_popt[n]-baseline_prior*np.sqrt(line_pcov[n][n])
-                bounds[1][n] = line_popt[n]+baseline_prior*np.sqrt(line_pcov[n][n])
+                guess[n] = getattr(bgd,bgd.param_names[BGD_ORDER-n]).value
+                b = abs(baseline_prior*guess[n]) 
+                bounds[0][n] = guess[n] - b
+                bounds[1][n] = guess[n] + b
+            for j in range(len(new_lines_list[k])) :
+                idx = new_peak_index_list[k][j]
+                guess[bgd_npar+3*j] = np.sign(guess[bgd_npar+3*j])*abs(spec[idx] - np.polyval(guess[:bgd_npar],lambdas[idx]))
+                if np.sign(guess[bgd_npar+3*j]) < 0 : # absorption
+                    bounds[0][bgd_npar+3*j] = 2*guess[bgd_npar+3*j]
+                else: # emission
+                    bounds[1][bgd_npar+3*j] = 2*guess[bgd_npar+3*j]
             # fit local extrema with a multigaussian + BGD_ORDER polynom
             # account for the spectrum uncertainties if provided
             sigma = None
@@ -285,6 +299,8 @@ def detect_lines(self,lambdas,spec,spec_err=None,snr_minlevel=3,ax=None,verbose=
             #plt.plot(lambdas[bgd_index],spec[bgd_index])
             #plt.plot(lambdas[index],np.polyval(popt[:bgd_npar],lambdas[index]),'b--')
             #plt.plot(lambdas[index],multigauss_and_bgd(lambdas[index],*popt),'b-')
+            #plt.plot(lambdas[index],multigauss_and_bgd(lambdas[index],*guess),'g-')
+            #plt.plot(lambdas[index],base_line,'r-')
             #plt.show()
             plot_line_subset = False
             for j in range(len(new_lines_list[k])) :
@@ -401,7 +417,7 @@ def plot_spectrum_simple(self,ax,xlim=None):
         xs = self.lambdas
         if xs is None : xs = np.arange(self.data.shape[0])
         if self.err is not None:
-            ax.errorbar(xs,self.data,yerr=self.err,fmt='ro',lw=1,label='Order %d spectrum' % self.order,zorder=0)
+            ax.errorbar(xs,self.data,yerr=self.err,fmt='ro',lw=1,label='Order %d spectrum' % self.order,zorder=0,markersize=2)
         else:
             ax.plot(xs,self.data,'r-',lw=2,label='Order %d spectrum' % self.order)
         ax.grid(True)
diff --git a/statistics.py b/statistics.py
new file mode 100644
index 000000000..958208bb3
--- /dev/null
+++ b/statistics.py
@@ -0,0 +1,567 @@
+import numpy as np
+import sys, os
+import matplotlib.pyplot as plt
+import matplotlib as mpl
+from matplotlib.ticker import MaxNLocator
+from scipy import interpolate
+from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes
+
+from tools import *
+import parameters
+
+
+class Parameter():
+    __slots__=('label','title','value','set')
+    "Class to store parameter value, name and title"
+    def __init__(self,value=None,label="",title=""):
+        self.label=label
+        self.title=title
+        self.value=value
+
+    def set(self,value):
+        self.value=value
+        
+class FitParameter():
+    __slots__=('label','title','value','cov','chi2','set','write','read')
+    "Class to store parameter result from curve fitting"
+    def __init__(self,value,cov=-1,chi2=-1,label="",title=""):
+        self.label=label
+        self.title=title
+        self.value=value
+        self.cov=cov
+        self.chi2=chi2
+
+    def set(self,value,cov,chi2):
+        self.value=value
+        self.cov=cov
+        self.chi2=chi2
+
+    def write(self):
+        txt = "%.3g %.3g %.3g " % (self.value,self.cov,self.chi2)
+        return(txt)
+
+    def read(self,words,start):
+        self.value = float(words[start])
+        self.cov = float(words[start+1])
+        self.chi2 = float(words[start+2])
+        return(3)
+
+class ParameterList():
+    __slots__=('data','label','title','mu','std','size','new_sample','set_stats','append','stats','write','read','write_header')
+    "Class to store 1D lists and their statistical properties"
+    def __init__(self,label="",title=""):
+        self.data=[]
+        self.label=label
+        self.title=title
+        self.mu=[]
+        self.std=[]
+        self.size=[]
+        self.new_sample=True
+
+    def reset(self):
+        self.mu = []
+        self.std = []
+        self.size = []
+        self.data = []
+        self.new_sample = True
+        
+    def set_stats(self,param):
+        if(len(param.mu)!=0):
+            self.mu.append(param.mu[0])
+            self.std.append(param.std[0])
+            self.new_sample=True
+
+    def append(self,item):
+        if(self.new_sample):
+            self.data.append([])
+            self.new_sample=False
+        self.data[-1].append(item)
+
+    def stats(self,weights=None,squared=False):
+        "Use to close data serie"
+        if(len(self.data)!=0):
+            if(len(self.data[-1])!=0):
+                self.size.append(len(self.data[-1]))
+                if(weights is None):
+                    if(squared):
+                        self.mu.append(np.sqrt(np.mean(np.array(self.data[-1])**2)))
+                    else:
+                        self.mu.append(np.mean(self.data[-1]))
+                    self.std.append(np.std(self.data[-1]))
+                else:
+                    if(squared):
+                        self.mu.append(np.average(np.array(self.data[-1])**2,weights=weights))
+                    else:
+                        self.mu.append(np.average(self.data[-1],weights=weights))
+                    self.std.append(np.sqrt(np.average((self.data[-1]-self.mu[-1])**2,weights=weights)))
+                self.new_sample=True
+
+    def write(self):
+        txt = "x x "
+        if(len(self.mu)!=0):
+            txt = "%.3g %.3g " % (self.mu[0],self.std[0])
+        return(txt)
+
+    def write_header(self,tag=''):
+        txt = self.label+tag+"\t"+self.label+tag+"_std"+"\t"
+        return(txt)
+
+    def read(self,words,start):
+        if type(words[start]) is str :
+            self.mu.append(float(words[start]))
+            self.std.append(float(words[start+1]))
+        else:
+            self.mu.append(words[start])
+            self.std.append(words[start+1])
+        return(2)
+
+
+class Axis():
+    def __init__(self,l,axisname):
+        self.axisname = axisname
+        self.set_axis(l)
+        self.size = len(l)
+
+    def getAxisVal(self,index):
+        return(self.axis[index])
+
+    def getAxisIndex(self,x):
+        # optimized for sorted array
+        index = np.searchsorted(self.axis, x)
+        return(index)
+
+    def set_axis(self,l):
+        if isinstance(l,float):
+            l = [l]
+        else:
+            if len(l)==1: l=[l[0]]
+        self.axis = np.sort(l)
+        self.min = np.min(self.axis)
+        self.max = np.max(self.axis)
+        self.n = len(self.axis)
+        if len(self.axis)>1:
+            self.step = np.gradient(self.axis)
+        else:
+            self.step = [0]
+        self.bins = np.zeros(self.n+1)
+        self.bins[0] = self.axis[0] - self.step[0]/2
+        self.bins[1:] = self.axis[:] + self.step/2
+
+class Grid():
+    def __init__(self,dim,ranges,axisnames):
+        self.dim=dim
+        self.axisnames=axisnames
+        self.grid = np.zeros_like(1)   
+        self.max = 0
+        self.maxindex =  - np.ones(self.dim)
+        self.total = 0
+        self.rangedim = range(dim)
+        if(dim==1 and len(ranges)!=dim): ranges = [ranges]
+        if(dim==1 and len(axisnames)!=dim): axisnames = [axisnames]
+        self.axes = [Axis(ranges[i],axisnames[i]) for i in self.rangedim]
+
+    def getAxisVal(self,iaxis,index):
+        return(self.axes[iaxis].getAxisVal(index))
+
+    def getAxisIndex(self,iaxis,value):
+        return(self.axes[iaxis].getAxisIndex(value))
+        
+    def getAxisIndices(self,values):
+        return([self.getAxisIndex(i,values[i]) for i in self.rangedim])
+
+    def getMaximum(self):
+        self.max = max(self.grid.flatten())
+        self.maxindex = np.where(self.grid==self.max)[0][0]
+        return(self.max)
+
+    def getTotal(self):
+        if len(self.axes[-1].axis) > 1:
+            self.total = np.trapz(y=self.grid,x=self.axes[-1].axis,axis=self.rangedim[-1])
+        else:
+            self.total = np.sum(self.grid)
+        if self.dim > 1 :
+            for i in reversed(self.rangedim[:-1]):
+                if len(self.axes[i].axis) > 1:
+                    self.total = np.trapz(y=self.total,x=self.axes[i].axis,axis=i)
+                else:
+                    self.total = np.sum(self.total,axis=i)
+        return(self.total)
+
+    def normalize(self):
+        self.total = self.getTotal()
+        if(self.total==0):
+            sys.exit('Warning! Sum of likelihood is zero: can not normalize grid %s.' % self.axisnames)
+        else:
+            self.grid = self.grid/self.total
+        return(self.total)
+
+    def marginalizeAlongAxis(self,iaxis):
+        #return(np.sum(self.grid,axis=iaxis))
+        return(np.trapz(self.grid,self.axes[iaxis].axis,axis=iaxis))
+
+class PDF(Grid):
+    def __init__(self,ticks,label='',axisname=''):
+        Grid.__init__(self,1,ticks,axisname)
+        self.axe = Axis(ticks,axisname)
+        self.label = label
+        self.axisname = axisname
+        self.grid = np.zeros_like(ticks)
+        self.mean = None
+        self.maxpdf = None
+        self.errorlow = None
+        self.errorhigh = None
+        self.problevels = [ 0.682690, 0.954500 ] #[ 0.682690, 0.954500, 0.9973 ]
+        self.variance = None
+        self.title = ""
+        
+    def fill(self,pdf):
+        self.grid = pdf
+        self.normalize()
+        return(pdf)
+
+    def fill_histogram(self,data,weights=None):
+        self.grid = np.histogram(data,bins=self.axe.bins,normed=False,weights=weights)[0]
+        self.normalize()
+    
+    def plot(self,truth=None):
+        x = self.axe.axis
+        y = self.grid
+        tck = interpolate.splrep(self.axe.axis,self.grid,s=0)
+        if parameters.PAPER:
+            x = np.linspace(self.axe.min,self.axe.max,num=101,endpoint=True)
+            y = interpolate.splev(x,tck,der=0)
+        plt.plot(x,y,lw=parameters.LINEWIDTH)
+        # shaded 1 sigma band
+        if self.errorlow is not None and self.errorhigh is not None :
+            x1s = np.linspace(self.mean-self.errorlow,self.mean+self.errorhigh,num=101,endpoint=True)
+            y1s = interpolate.splev(x1s,tck,der=0)
+            plt.fill_between(x1s,y1s,0,alpha=0.5,color='cornflowerblue')
+            plt.plot([self.mean,self.mean],[0,np.interp(self.mean,x,y)],'b--',lw=parameters.LINEWIDTH)
+        # truth
+        if truth is not None :
+            plt.plot([truth,truth],[0,1.2*max(self.grid)],'r-',lw=parameters.LINEWIDTH)
+        plt.xlabel(self.axisname)
+        plt.gca().axes.get_yaxis().set_visible(False)
+        plt.ylim(0,1.2*max(self.grid))
+        plt.xlim(self.axe.min,self.axe.max)
+        # delete last and first tick labels
+        xticks = plt.gca().axes.get_xticks()
+        #if xticks[-1] > 1: xticks = xticks[:-1]
+        xticks = xticks[:-1]
+        plt.gca().axes.set_xticks(xticks[1:])
+        if self.title != "": plt.title(self.title)
+
+    def stats(self,verbose=True):
+        self.getMaximum()
+        self.maxpdf = self.axe.axis[self.maxindex]
+        #self.mean = np.average(self.axe.axis,weights=self.grid)
+        xprod = np.zeros_like(self.grid)
+        for xindex,x in enumerate(self.axe.axis):
+            xprod[xindex] = x*self.grid[xindex]
+        self.mean = np.trapz(xprod,x=self.axe.axis)
+        #cumprob = np.cumsum(self.grid)
+        cumprob = np.zeros_like(self.grid)
+        cumprob[0]=self.grid[0]
+        for xindex in range(len(self.axe.axis))[1:]:
+            cumprob[xindex] = cumprob[xindex-1] + 0.5*(self.grid[xindex]+self.grid[xindex-1])*(self.axe.axis[xindex]-self.axe.axis[xindex-1])
+        cumbest = np.interp(self.mean,self.axe.axis,cumprob)
+        if (cumbest > 1 - self.problevels[0]/2.0):
+            if(verbose > 2): print '\tWarning!',self.label,"estimate is too close to cumulative prob upper limit of 1. Errors may not be accurate." 
+        if (cumbest < self.problevels[0]/2.0):
+            if(verbose > 2): print '\tWarning!',self.label,"estimate is too close to cumulative prob lower limit of 0. Errors may not be accurate."
+        upcum = cumbest + self.problevels[0]/2.0
+        if(upcum > 1.0): 
+            uplimit = np.interp(1,cumprob,self.axe.axis)
+        else:
+            uplimit = np.interp(upcum,cumprob,self.axe.axis)
+        self.errorhigh = uplimit - self.mean
+        botcum = cumbest - self.problevels[0]/2.0
+        if(botcum < 0.0): 
+            lowlimit = np.interp(0,cumprob,self.axe.axis)
+        else:
+            lowlimit = np.interp(botcum,cumprob,self.axe.axis)
+        self.errorlow = self.mean - lowlimit
+        # MCI interval
+        #print 'Warning! MCI disabled'
+        for y in np.linspace(0,self.max,num=1000)[::-1][1:-1]:
+            limits = np.where(self.grid>y)[0]
+            if len(limits)>1 :
+                if limits[0] > 0 :
+                    lowx = np.interp(y,self.grid[limits[0]-1:limits[0]+1],self.axe.axis[limits[0]-1:limits[0]+1])
+                else :
+                    lowx = self.axe.axis[limits[0]]
+                if limits[-1] < len(self.axe.axis)-1 :
+                    upx = np.interp(y,self.grid[limits[-1]:limits[-1]+2][::-1],self.axe.axis[limits[-1]:limits[-1]+2][::-1])
+                else:
+                    upx = self.axe.axis[limits[-1]]
+                prob = np.interp(upx,self.axe.axis,cumprob) - np.interp(lowx,self.axe.axis,cumprob)
+                if prob > self.problevels[0]: break
+                self.errorhigh = upx-self.mean
+                self.errorlow = -(lowx-self.mean)
+        # Estimate variance
+        xxprod = np.zeros_like(self.grid)
+        for xindex,x in enumerate(self.axe.axis):
+            xxprod[xindex] = self.grid[xindex]*(x-self.mean)**2
+        self.variance = np.trapz(xxprod,self.axe.axis)
+        txt = "\t%s: %s +%s -%s (std: %s)" % formatting_numbers(self.mean,self.errorhigh,self.errorlow,std=np.sqrt(self.variance),label=self.label)
+        self.title =  '$%s^{+%s}_{-%s}$' % formatting_numbers(self.mean,self.errorhigh,self.errorlow)
+        if(verbose): print txt
+        
+     
+
+class Contours(Grid):
+    def __init__(self,list0,list1,labels,axisnames):
+        Grid.__init__(self,2,[list0,list1],axisnames)
+        self.grid = np.zeros([len(list0),len(list1)])
+        self.axes = [Axis(list0,axisnames[0]),Axis(list1,axisnames[1])]
+        self.pdfs = [PDF(list0,labels[0],axisnames[0]),PDF(list1,labels[1],axisnames[1])]
+        self.problevels = [ 0.682690, 0.954500 ] #[ 0.682690, 0.954500, 0.9973 ]
+        self.labels = labels
+        self.cov=0
+        self.rho=0
+        
+    def fill_histogram(self,data1,data2,weights=None):
+        self.grid = (np.histogram2d(data1,data2,bins=[list(self.axes[1].bins),list(self.axes[0].bins)],normed=False,weights=weights)[0]).T
+        self.normalize()
+
+    def covariance(self):
+        self.normalize()
+        pdf = np.trapz(y=self.grid,x=self.axes[1].axis,axis=1)
+        self.pdfs[0].fill(pdf)
+        pdf = np.trapz(y=self.grid,x=self.axes[0].axis,axis=0)
+        self.pdfs[1].fill(pdf)
+        if self.pdfs[0].maxpdf is None : self.pdfs[0].stats(verbose=False)
+        if self.pdfs[1].maxpdf is None : self.pdfs[1].stats(verbose=False)
+        self.cov = 0
+        #for xindex,x in enumerate(self.axes[0].axis):
+        #    for yindex,y in enumerate(self.axes[1].axis):
+        #        self.cov += (x-self.pdfs[0].mean)*(y-self.pdfs[1].mean)*self.grid[xindex][yindex]
+        xyprod = np.zeros_like(self.grid)
+        for xindex,x in enumerate(self.axes[0].axis):
+            for yindex,y in enumerate(self.axes[1].axis):
+                xyprod[xindex][yindex] = (x-self.pdfs[0].mean)*(y-self.pdfs[1].mean)*self.grid[xindex][yindex]
+        self.cov = np.trapz(np.trapz(y=xyprod,x=self.axes[1].axis,axis=1),self.axes[0].axis,axis=0)
+        self.rho = self.cov / (np.sqrt(self.pdfs[0].variance*self.pdfs[1].variance))
+        return(self.cov)
+        
+
+    def plot(self,plot=False,truth=None):
+        self.normalize()
+        dxdyprod = np.zeros_like(self.grid)
+        sortgrid = []
+        # Trapezoidal 2D integration with irregular axes
+        for xindex,x in enumerate(self.axes[0].axis[:-1]):
+            for yindex,y in enumerate(self.axes[1].axis[:-1]):
+                val = 0.25*(self.grid[xindex][yindex]+self.grid[xindex+1][yindex]+self.grid[xindex][yindex+1]+self.grid[xindex+1][yindex+1])
+                dxdyprod[xindex][yindex] = val*(self.axes[0].axis[xindex+1]-x)*(self.axes[1].axis[yindex+1]-y)
+                #dxdyprod[xindex][yindex] = (self.grid[xindex][yindex])*(self.axes[0].axis[xindex+1]-x)*(self.axes[1].axis[yindex+1]-y)
+                sortgrid.append((dxdyprod[xindex][yindex],val))
+        # Sort dxdyprod keeping a trace of grid sorting
+        sortgrid = np.array(sortgrid,dtype=[('dxdyprod',float),('grid',float)])
+        sortprob = np.sort(sortgrid,order='dxdyprod')
+        dxdyprod, sortgrid = zip(*sortprob)
+        # Cumulative integration
+        totprob = np.zeros_like(dxdyprod)
+        totprob[0] = dxdyprod[0]
+        for i in range(1,len(dxdyprod)):
+            totprob[i] = totprob[i-1] + dxdyprod[i]
+        totprob = 1.0 - totprob
+        # Contour levels
+        ilevels = []
+        for i in range(len(self.problevels)):
+            levels = np.where(totprob>self.problevels[i])
+            if len(levels[0]) != 0 :
+                ilevels.append(levels[0][-1])
+        contlevels = np.sort(np.array(sortgrid)[ilevels])
+        #if var.PAPER:
+        #    f = interpolate.interp2d(self.axes[0].axis,self.axes[1].axis,self.grid.T, kind='linear')
+        #    x = np.linspace(self.axes[0].min,self.axes[0].max,2*self.axes[0].size)
+        #    y = np.linspace(self.axes[1].min,self.axes[1].max,2*self.axes[1].size)
+        #    z = f(x,y)
+        #    c = plt.contourf(x,y,z,levels=np.sort(list(contlevels) + [0,np.max(self.grid)]),colors=('w','cornflowerblue','b'),origin='lower')
+        #    c2 =  plt.contour(c,levels=contlevels,linewidths=[var.LINEWIDTH,var.LINEWIDTH],colors='b',origin='lower')
+        #else:
+        c = plt.contourf(self.axes[0].axis,self.axes[1].axis,self.grid.T,levels=np.sort(list(contlevels) + [0,np.max(self.grid)]),colors=('w','cornflowerblue','b'),origin='lower')
+        c2 = plt.contour(self.axes[0].axis,self.axes[1].axis,self.grid.T,levels=contlevels,linewidths=[parameters.LINEWIDTH,parameters.LINEWIDTH],colors='b',origin='lower')
+        # plot mean values and truth
+        plt.plot([self.pdfs[0].mean],[self.pdfs[1].mean],'k*',markersize=10)
+        if truth is not None :
+            plt.plot([truth[0]],[truth[1]],'ro',markersize=10)
+        # set axes
+        plt.xlim(self.axes[0].min,self.axes[0].max)
+        plt.ylim(self.axes[1].min,self.axes[1].max)
+        # delete last and first tick labels
+        yticks = plt.gca().axes.get_yticks()
+        #if yticks[-1] > 1: yticks = yticks[:-1]
+        yticks = yticks[:-1]
+        plt.gca().axes.set_yticks(yticks[1:])
+        xticks = plt.gca().axes.get_xticks()
+        #if xticks[-1] > 1: xticks = xticks[:-1]
+        xticks = xticks[:-1]
+        plt.gca().axes.set_xticks(xticks[1:])
+        if(plot):
+            plt.xlabel(self.axisnames[0])
+            plt.ylabel(self.axisnames[1])
+            plt.show()
+
+class Likelihood(Grid):
+
+    def __init__(self,ranges,labels=['Beta','Bbeta','Depth','Yasked','YBasked'],axisnames=["$\\beta_n$","$\\beta_B$","depth","$Y_n$","$Y_B$"],truth=None):
+        Grid.__init__(self,len(ranges),ranges,axisnames)
+        self.ranges = ranges
+        self.axes = [Axis(self.ranges[i],axisnames[i]) for i in self.rangedim]
+        self.pdfs = [PDF(self.ranges[i],labels[i],axisnames[i]) for i in self.rangedim]
+        self.contours = [ [ Contours(self.ranges[i],self.ranges[j],[labels[i], labels[j]],[axisnames[i],axisnames[j]]) for i in self.rangedim ] for j in self.rangedim ]
+        self.grid = None
+        if self.dim <= 6 : self.grid = np.zeros(map(len, ranges))
+        self.labels = labels
+        self.best_chisq = 1e20
+        self.best_key = -1
+        self.truth = truth
+                      
+    def setValue(self,indices,value):
+        if(self.dim==4):
+            self.grid[indices[0]][indices[1]][indices[2]][indices[3]] = value
+        elif(self.dim==5):
+            self.grid[indices[0]][indices[1]][indices[2]][indices[3]][indices[4]] = value
+        elif(self.dim==6):
+            self.grid[indices[0]][indices[1]][indices[2]][indices[3]][indices[4]][indices[5]] = value
+        elif(self.dim==7):
+            self.grid[indices[0]][indices[1]][indices[2]][indices[3]][indices[4]][indices[5]][indices[6]] = value
+        else:
+            sys.exit('Warning! In setValue, unsupported grid dimension.')
+
+    def marginalize(self,pdfonly=False):
+        for i in self.rangedim:
+            for j in self.rangedim:
+                axes =  [n for n in self.rangedim if not n in [i,j]]
+                if(i==j): 
+                    if(j>i): continue
+                    if self.dim > 1 :
+                        if len(self.axes[axes[-1]].axis)==1:
+                            pdf = np.sum(self.grid,axis=axes[-1])
+                        else :
+                            pdf = np.trapz(y=self.grid,x=self.axes[axes[-1]].axis,axis=axes[-1])
+                        for axe in reversed(axes[:-1]):
+                            if len(self.axes[axe].axis)==1:
+                                pdf = np.sum(pdf,axis=axe)
+                            else:
+                                pdf = np.trapz(y=pdf,x=self.axes[axe].axis,axis=axe)
+                        self.pdfs[i].fill(pdf)
+                    else :
+                        self.pdfs[i].fill(self.grid)
+                else:
+                    if(not pdfonly):
+                        if self.dim > 2 :
+                            if len(self.axes[axes[-1]].axis)==1:
+                                self.contours[i][j].grid = np.sum(self.grid,axis=axes[-1])
+                            else:
+                                self.contours[i][j].grid = np.trapz(y=self.grid,x=self.axes[axes[-1]].axis,axis=axes[-1])
+                            for axe in reversed(axes[:-1]):
+                                if len(self.axes[axe].axis)==1:
+                                    self.contours[i][j].grid = np.sum(self.contours[i][j].grid,axis=axe)
+                                else:
+                                    self.contours[i][j].grid = np.trapz(y=self.contours[i][j].grid,x=self.axes[axe].axis,axis=axe)
+                            if(i<j): self.contours[i][j].grid = self.contours[i][j].grid.T
+                        else : 
+                            if(i<j): self.contours[i][j].grid = self.grid.T
+                            if(j<i): self.contours[i][j].grid = self.grid
+
+
+    def triangle_plots(self): 
+        n = self.dim
+        fig=plt.figure(1, figsize=(16,9))
+        if parameters.PAPER: fig.set_size_inches(18,13)
+        fig.clf()
+        for i in range(n):
+            n1=self.axisnames[i]
+            fig.add_subplot(n,n,i+i*n+1 )
+            truth = None
+            if self.truth is not None : truth = self.truth[i]
+            self.pdfs[i].plot(truth=truth)
+            plt.gca().axes.get_xaxis().set_major_locator(MaxNLocator(4,prune='upper'))
+            if (i==n-1):
+                plt.xlabel(self.axisnames[i])
+                plt.gca().axes.get_xaxis().set_label_coords(0.5, -0.3)
+            else:
+                plt.gca().axes.get_xaxis().set_ticklabels([])
+            #print 'hist ',n1
+            for j in range(i):
+                n1=self.axisnames[i]
+                n2=self.axisnames[j]
+                #print 'plot ',n1,' vs. ',n2
+                fig.add_subplot(n,n,i*n+j+1)
+                truth = None
+                if self.truth is not None : truth = [self.truth[j],self.truth[i]]
+                self.contours[i][j].plot(plot=False,truth=truth)
+                plt.gca().axes.get_xaxis().set_major_locator(MaxNLocator(4,prune='upper'))
+                plt.gca().axes.get_yaxis().set_major_locator(MaxNLocator(4,prune='upper'))
+                if (i==n-1):
+                    plt.xlabel(n2)
+                    plt.gca().axes.get_xaxis().set_label_coords(0.5, -0.3)
+                    #formatter = mpl.ticker.ScalarFormatter(useOffset=False)
+                    #plt.gca().axes.get_xaxis().set_major_formatter(formatter)
+                    #tick_params(axis='both', which='major')
+                if (j==0):
+                    plt.ylabel(n1)
+                    plt.gca().axes.get_yaxis().set_label_coords(-0.4, 0.5)
+                else:
+                    plt.gca().axes.get_yaxis().set_ticklabels([])
+        fig.tight_layout()
+        # embed correlation matrix plot
+        inset=plt.axes([0.65,0.65,0.3,0.3]) #This defines the inset
+        cax = plt.imshow(self.rho_matrix, interpolation="nearest", cmap='bwr',vmin=-1,vmax=1)
+        plt.title('Correlation matrix')
+        plt.xticks(range(self.dim),self.axisnames,rotation='vertical',fontsize=11)
+        plt.yticks(range(self.dim),self.axisnames, fontsize=11)
+        cbar = fig.colorbar(cax)
+        cbar.ax.tick_params(labelsize=9) 
+        # plot the triangle
+        fig.subplots_adjust(hspace=0,wspace=0)
+        plt.show()
+        if(parameters.SAVE):
+            print 'Save '+parameters.PLOT_DIR+'triangle_plot.eps'
+            fig.savefig(parameters.PLOT_DIR+'triangle_plot.eps', bbox_inches='tight')
+
+    def max_likelihood_stats(self):
+        self.getMaximum()
+        if self.best_chisq > 1e6 :
+            self.best_chisq = -2.0*np.log( self.total*self.getMaximum() )
+        print 'Maximum likelihood position: chi2=%.3g' % self.best_chisq
+        for i in self.rangedim:
+            print "\t"+self.labels[i]+": "+str(self.getAxisVal(i,self.maxindex[i][0]))
+
+    def stats(self,output='',pdfonly=False,verbose=True):
+        #self.max_likelihood_stats()
+        if(verbose): print 'Marginalised best fit values (Mean and MCI):'
+        self.mean_vec = np.zeros(self.dim)
+        for i in self.rangedim:
+            self.pdfs[i].stats(verbose=verbose)
+            self.mean_vec[i] = self.pdfs[i].mean
+        if not pdfonly:
+            # Estimate covariance
+            self.cov_matrix = np.zeros([self.dim,self.dim])
+            self.rho_matrix = np.zeros([self.dim,self.dim])
+            for i in self.rangedim:
+                for j in self.rangedim:
+                    if i==j :
+                        self.cov_matrix[i][j] = self.pdfs[i].variance
+                        self.rho_matrix[i][j] = 1.0
+                    else:
+                        self.cov_matrix[i][j] = self.contours[i][j].covariance()
+                        self.rho_matrix[i][j] = self.contours[i][j].rho
+            if(verbose): print 'Correlation matrix:'
+            if(verbose): print('\n'.join([''.join(['\t{0:4.3f}'.format(item) for item in row]) for row in self.rho_matrix]))
+            # Output results
+            if output is not '' :
+                txt = ''
+                for i in self.rangedim:
+                    txt += 'Parameter '+self.labels[i]+' '+self.axisnames[i]+' '+str(self.pdfs[i].maxpdf)+'\n'
+                    if self.labels[i]=='Depth' and self.cov_matrix[i][i] > 20*20:
+                        print 'Warning! Depth covariance above 15 pixels. Reduce this to have a correct sampling inside depth prior.'
+                cov = '\n'.join([''.join(['\t{0:8.6f}'.format(item) for item in row]) for row in self.cov_matrix])
+                f = open(output,'w')
+                f.write(txt+cov)
+                f.close()
+
+
diff --git a/texttable.py b/texttable.py
new file mode 100755
index 000000000..ad88baa10
--- /dev/null
+++ b/texttable.py
@@ -0,0 +1,2381 @@
+#!/usr/bin/env python
+
+import re,sys,string,math,os,types,time
+import tools
+#import spline
+import numpy as np
+
+# class to test for skipping
+# most important class parameters:
+#   self.usemask, self.usemaskOP, self.skipmask, self.skipmaskOP
+#
+# most important routine: test4use(self,value,maskargument='default'):
+# if maskargument is not None, then no mask is applied
+# if maskargument=number, then (skipmask,skipmaskOP,usemask,usemaskOP)=(number,'or',None,None)
+# if maskargument=tuple, then (skipmask,skipmaskOP,usemask,usemaskOP)=(tuple), where the
+# tuple is filled up with None if necessary
+#
+# algorithm:
+# test4use(value,maskarguments):
+# as default: use it (usemask and skipmask == None)
+# if usemask!=None: use only if (applymask(value,usemask,usemaskOP)
+# return 1 if (applymask(value,usemask,usemaskOP) and not applymask(value,skipmask,skipmaskOP)
+# where applymask(value,mask,maskOP):
+# if mask!=None:
+#    V = value & mask
+#    return 1 if maskOP='or' and V>0 (Use if at least one bit is set in both, value and mask) 
+#    return 1 if maskOP='and' and V==value (Use only if all bits in value are also set in mask)
+#    return 1 if maskOP='atleast' and V==mask (Use only if all bits in mask are also set in value)
+#    return 1 if maskOP='exact' and value==mask 
+#    else return 0
+# else return 1
+#
+#
+# Examples:
+# * usemask=0x5,         usemaskOP='or':      any value that has bit 0x1 and/or 0x4 set is used, e.g.,
+#                                             0x1,0x4,0x5,0x9 etc (0x1+X, 0x4+X, X any number)
+# * usemask=0x5,         usemaskOP='and':     ONLY values=0x1,0x4,0x5 are used
+# * usemask=0x5,         usemaskOP='atleast': ONLY values=0x5+X are used, where X can be any number
+# * usemask=0x5,         usemaskOP='exact':   ONLY value=0x5 is used
+#
+# * usemask=0x5,         usemaskOP='or',
+# * skipmask=0x9,        skipmaskOP='exact':  any value that has bit 0x1 and/or 0x4 set is used, e.g.,
+#                                             0x1,0x4,0x5,0x7 etc (0x1+X, 0x4+X, X any number).
+#                                             Exception: 0x9
+# Some special cases:
+# * skpimask=0xffffffff, usemaskOP='or':       only value==0 is not used
+# * usemask=0x0,         usemaskOP='atleast':  only value==0 is used
+#
+class maskclass:
+    def __init__(self,maskargument='default'):
+        (self.usemask,self.usemaskOP,self.skipmask,self.skipmaskOP)=(None,None,None,None)
+        self.definemask(maskargument)
+    def applymask(self,value,mask,maskOP):
+        if mask!=None:
+            if value == None:
+                return(0)
+            
+            if (maskOP=='exact'):
+                if (value==mask):return(1)
+                
+                else:
+                    if (type(value) is types.StringType) or (type(mask) is types.StringType):
+                        return(0)
+            V = value and mask
+            if (maskOP=='or'):
+                if (V>0):return(1)
+            elif (maskOP=='and'):
+                if (V==value):return(1)
+            elif (maskOP=='atleast'):
+                if (V==mask):return(1)
+            elif (maskOP=='exact'):
+                if (value==mask):return(1)
+            else:
+                raise RuntimeError,'ERROR: wrong maskOP:',maskOP
+        else:
+            return(1)
+        
+            
+    def test4use(self,value,maskargument='default'):
+        #get the masks
+        (usemask,usemaskOP,skipmask,skipmaskOP)=self.parsemaskargument(maskargument)
+        # make a quick test
+        if (usemask==None and skipmask==None):
+            return(1)
+
+        #default
+        useflag=1
+        skipflag=0
+        if (usemask!=None):
+            useflag=self.applymask(value,usemask,usemaskOP)
+        if (skipmask!=None):
+            skipflag=self.applymask(value,skipmask,skipmaskOP)
+        return(useflag and (not skipflag))
+        
+               
+    def definemask(self,maskargument):
+        (self.usemask,self.usemaskOP,self.skipmask,self.skipmaskOP)=self.parsemaskargument(maskargument)
+
+    def parsemaskargument(self,maskargument):
+
+        # use default values if wanted
+        if maskargument=='default':
+            return(self.usemask,self.usemaskOP,self.skipmask,self.skipmaskOP)
+        
+        # don't do any masking!
+        if maskargument==None:
+            return(None,None,None,None)
+
+        # parse the argument
+        if type(maskargument) is types.IntType:
+            return(maskargument,'or',None,None)
+        elif type(maskargument) in [types.TupleType,types.ListType]:
+            if len(maskargument)==1:
+                # standard usemask, operator is 'or'
+                return(maskargument[0],'or',None,None)
+            elif len(maskargument)==2:
+                return(maskargument[0],maskargument[1],None,None)
+            elif len(maskargument)==3:
+                return(maskargument[0],maskargument[1],maskargument[2],'or')
+            elif len(maskargument)==4:
+                return(maskargument[0],maskargument[1],maskargument[2],maskargument[3])
+            else:
+                raise RuntimeError,'bad arguments for parsemaskargument:',maskargument
+
+class txttableclass:
+    def __init__(self, **keys):
+        # used in combination with self.data[key][self.col4mask] to select data
+        self.mask=maskclass()
+        # default: col4mask='_mask'. This defines which col is used when masking is applied
+        self.col4mask='_mask'
+
+        # clear 
+        self.clear()
+        self.clearcoldefs()
+        
+        self.verbose=0
+
+        # Debugging setting
+        self.debug = False
+
+    def cleartable(self):
+        self.internalrowid=0        
+        self.data={}
+        self.allrowkeys=[]
+        self.filename=''
+        self.header=[]
+        self.comments=[]
+        #self.cols=[]
+        #self.clearcoldefs
+
+    def clearcoldefs(self):
+        self.cols=[]
+        self.colinfo={}
+
+        self.header4parsing=None
+
+        self.colmap={}
+        self.cols2map=[]
+
+    def clearproperties(self):
+        self.properties={}
+    
+
+    def cleardefs(self):
+        self.errorflag=0
+
+        # define how to find and treat the header
+        self.indicator4headerpattern='^#'
+        # get rid of header indicator, e.g. leading '#'
+        self.deleteindicator4header=1
+        self.deleteleadingwhitespace=1
+        self.deletetrailingwhitespace=1
+
+        # define how the line are read in
+        self.inputseparator='\s+'
+        # define what pattern indicates undefined or missing data (only for numerical columns!)
+        self.setpattern4undefined('^-$')
+        # what are comments?
+        self.indicator4comments='^#'
+        # skip empty lines?
+        self.skipemptylines=1
+        # require that there is an entry, i.e. the number of entries in the line has to match the number of
+        # entries in the header
+        self.requireentry=1
+        # if there are tabs in an entry, expand them to whitespace (Note, that happens AFTER parsing!)
+        self.expandtabs=0
+
+        # define how the table should be printed
+        self.outputseparator=' '
+        self.outputundefined='-'
+        self.outputadd2header='#'
+        self.outputadd2line=' '
+        self.outputadd2lineend=''
+
+        # THIS SHOULD BE '_id'! if it is different, then it will use the values (string format) of the specified
+        # column as rowkeys. This is somewhat dangerous, e.g. keys are not guaranteed to be unique.
+        # CHANGE THIS PARAMETERS AT YOUR OWN RISK!
+        self.col4rowkey='_id'
+
+    def clear(self):
+        self.cleartable()
+        self.clearcoldefs()
+        self.cleardefs()
+        self.clearproperties()
+
+    def setcolmap(self,col2map,col):
+        self.colmap[col2map]=col
+        self.cols2map=self.colmap.keys()
+        
+    def setcol2visible(self,cols,visible):
+        if type(cols) is types.StringType:
+            cols=[cols,]
+        for col in cols:
+            if not visible==None:
+                self.colinfo[col]['visible']=visible
+            else:
+                if not self.colinfo[col].has_key('visible'):
+                    self.colinfo[col]['visible']=0
+    def setpattern4undefined(self,pattern):
+        if pattern==None:
+            self.pattern4undefined=None
+        else:
+            self.pattern4undefined=re.compile(pattern)
+
+    def entrydefined(self,key,col):
+        if self.getentry(key,col)==None:
+            return(0)
+        else:
+            return(1)
+
+    def getcol2use(self,col):
+        if col in self.cols2map:
+            return self.colmap[col]
+        else:
+            return col
+        
+    def getentry(self,key,col, verbose=False, exit4Error=True):
+        """
+        Return the value from the given row (key) and column.
+        Formats known column values to specified type.
+        See 'txttableclass.configcols'.
+        Only accepts single values of 'key' and 'col'.
+
+        If 'key' not in 'self.data' returns None.
+        """
+        col=self.getcol2use(col)
+        #print 'NNNNN:',col,self.data[key].has_key(col),self.data[key].keys()
+        #if not self.data.has_key(key):  return None
+        try:
+            #if not self.data[key].has_key(col):
+            #    return None
+            if self.data[key][col] is None:
+                return(None)
+            if self.colinfo[col]['type']=='o':
+                return(self.data[key][col])
+            if self.colinfo[col]['type'] in ['d','x']:
+                return(int(self.data[key][col]))
+            if self.colinfo[col]['type']=='f':
+                return(float(self.data[key][col]))
+            if self.colinfo[col]['type'] in ['ld','lx']:
+                return(long(self.data[key][col]))
+            if self.colinfo[col]['type']=='s':
+                if type(self.data[key][col])==types.StringType:
+                    return(self.data[key][col])
+                if type(self.data[key][col])==types.FloatType:
+                    return("%f" % self.data[key][col])
+                if type(self.data[key][col])==types.IntType:
+                    return("%d" % self.data[key][col])
+                if type(self.data[key][col])==types.LongType:
+                    return("%ld" % self.data[key][col])
+                if type(self.data[key][col]) in [types.LongType,types.FloatType,types.StringType]:
+                    return(int(self.data[key][col]))            
+                raise RuntimeError,'ERROR: Don\'t know to convert '+self.data[key][col]+' of type '+type(self.data[key][col])+' into a string!'
+            else:            
+                raise RuntimeError,'ERROR: wrong type %s for column %s' % (self.colinfo[col]['type'],col)
+        except Exception, e:
+            if verbose:
+                print 'Error (texttable.getentry): returning unformatted value'
+                print e
+                print 'key:',key,'col:',col, 'val:', self.data[key][col], 'datatype:', type(self.data[key][col]), 'coltype', self.colinfo[col]['type'] 
+                if not exit4Error:
+                    return self.data[key][col]
+                    
+                    
+    def setentry(self,key,col,value, verbose=True):
+        col=self.getcol2use(col)
+#        print (key, col, value)
+        try:
+            if value!=None:
+                if self.colinfo[col]['type']=='o':
+                    self.data[key][col]=value
+                elif (type(value) is types.StringType) and (self.pattern4undefined!=None) and self.pattern4undefined.search(value):
+                    self.data[key][col]=None
+                elif self.colinfo[col]['type']=='f':
+                    self.data[key][col]=float(value)
+                elif self.colinfo[col]['type']=='d':
+                    self.data[key][col]=int(float(value))
+                elif self.colinfo[col]['type']=='x':
+                    if type(value) is types.StringType:
+                        self.data[key][col]=int(value,16)
+                    else:
+                        self.data[key][col]=int(value)
+                elif self.colinfo[col]['type']=='ld':
+                    self.data[key][col]=long(value)
+                elif self.colinfo[col]['type']=='lx':
+                    if type(value) is types.StringType:
+                        self.data[key][col]=long(value,16)
+                    else:
+                        self.data[key][col]=long(value)
+                elif self.colinfo[col]['type']=='s':                
+                    self.data[key][col]=value
+                elif self.colinfo[col]['type']=='deg':
+                    # convert to decimal degrees
+                    self.data[key][col]=tools.sex2deg(value)
+                else:
+                    raise RuntimeError,'ERROR: wrong type %s for column %s' % (self.colinfo[col]['type'],col)
+            else:
+                self.data[key][col]=None
+        except ValueError,e:
+            if verbose:
+                print "setentry error"
+                print e
+                print 'key:',key,'col:',col
+                print 'value:',self.data[key][col]
+
+    
+    def setentries(self,key,cols,values):
+        if type(cols) is types.StringType:
+            cols=[cols,]
+        if type(values) is types.StringType:
+            cols=[values,]
+        if len(cols) != len(values):
+            raise RuntimeError,'ERROR: need some number of cols (%d) than values (%d)' % (len(cols),len(values))
+        irange = range(len(cols))
+        for i in irange:
+            self.setentry(key,cols[i],values[i])
+        
+    def getentries(self,keys,col,unique=0):
+        if keys == None:
+            return None
+        if (unique):
+            return(tools.unique([(self.getentry(key,col)) for key in keys]))
+        else:
+            return([(self.getentry(key,col)) for key in keys])
+    
+    def setcol2value(self,col,value,mask='default',col4mask='default'):
+        keys = self.rowkeys(mask=mask,col4mask=col4mask)
+        for key in keys:
+            self.setentry(key,col,value)
+
+    def setcols2value(self,cols,value,mask='default',col4mask='default'):
+        keys = self.rowkeys(mask=mask,col4mask=col4mask)
+        for key in keys:
+            for col in cols:
+                self.setentry(key,col,value)
+
+    def clearcol(self, col, keys=None):
+        if keys == None:
+            keys = self.allrowkeys
+        for key in keys:
+            self.data[key][col] = None
+
+    def redotypecasting(self,col):
+        for key in self.allrowkeys:
+            self.setentry(key,self.getcol2use(col),self.data[key][col])
+
+    def search4entry(self,col,value,mask='default',col4mask='default'):
+        keys = self.rowkeys(mask=mask,col4mask=col4mask)
+        for key in keys:
+            if self.getentry(key,col)==value:
+                return(key)
+        return None
+
+    def search4entries(self,col,value,mask='default',col4mask='default'):
+        keys = self.rowkeys(mask=mask,col4mask=col4mask)
+        matchkeys = []
+        for key in keys:
+            if self.getentry(key,col)==value:
+                matchkeys.append(key)
+        return matchkeys
+
+    def setcoltype(self,col,coltype=None,colformat=None):
+        # coltype indicates the type of the column
+        # (f=float,x=hexadec.,s=string,d=integer). This is used when
+        # the table is read to typecast the values!
+        # colformat is used to format the col when written out
+
+        # don't do anything if coltype=None
+        if coltype==None:
+            if not self.colinfo.has_key(col):
+                # error if col doesn't exist
+                print 'ERROR: coltype must be defined for non-existing column: ',col
+                exit(0)
+        else:
+            self.colinfo[col]['type']=coltype
+            # check for error
+            if not coltype in ('f','s','d','x','o','ld','lx','deg'):
+                raise RuntimeError,'ERROR: unknown column type: ',coltype
+
+        # if there is no colformat info: set the default colformat
+        if colformat==None and self.colinfo[col]['format']==None:
+            colformat = 'default'
+
+        # now actually do set the format accordingly:
+        if colformat == 'default':
+            #default format
+            if self.colinfo[col]['type'] in ('f','s','d'):
+                self.colinfo[col]['format']='%'+self.colinfo[col]['type']
+            elif self.colinfo[col]['type']=='x':
+                self.colinfo[col]['format']='0x%x'
+            elif self.colinfo[col]['type']=='o':
+                self.colinfo[col]['format']='%s'
+            elif self.colinfo[col]['type']=='deg':
+                self.colinfo[col]['format']='%f'
+            else:
+                print 'ERROR: unknown column type: ',coltype
+                exit(0)
+        # Don't change format if colformat == None, otherwise assign new format
+        elif not colformat == None:
+            # set the format to the format given
+            self.colinfo[col]['format']=colformat
+        
+    def configcols(self,cols,coltype=None,colformat=None,visible=None,defaultvalue=None):
+        """
+        Set the type of the value returned for a given column.
+        E.g. from 'getentry(key,col)'.
+        """
+        if type(cols) is types.StringType:
+            cols=[cols,]
+        for col in cols:            # test if the column already exist
+            if col == None: continue
+            if self.colinfo.has_key(col):
+                newcolflag=0
+                oldcoltype=self.colinfo[col]['type'] # save the previous setting
+                # if the coltype is changed, and no new format given: give it default format
+                if (not (oldcoltype == coltype)) and colformat==None and (not (coltype==None)):
+                    colformat='default'                   
+            else:
+                newcolflag=1
+                self.cols.append(col)
+                self.colinfo[col]={} #initialize colinfo
+                oldcoltype=''
+                # as default: columns are type string
+                if coltype==None:
+                    coltype='s'
+                # new col: give it default format if none given
+                if colformat==None:
+                    colformat='default'
+            # set the type self.colinfo[col]['type'] and self.colinfo[col]['format']
+            self.setcoltype(col,coltype,colformat=colformat)
+
+            # set if the column is visible, i.e. if it is printed by default by printtexttable
+            self.setcol2visible(col,visible)
+
+            # set column to the defaultvalue if necessary
+            if newcolflag or (not defaultvalue==None):
+                self.setcol2value(col,defaultvalue)
+                self.colinfo[col]['autoformat']='%s'
+            else:
+                # redo typecasting if necessary
+                if (not newcolflag) and (not coltype==oldcoltype) :
+                    self.redotypecasting(col)            
+
+    def colexist(self,col):
+        return(col in self.cols)
+    
+    def colsexist(self,cols,verbose=0):
+        for col in cols:
+            if not self.colexist(col):
+                if verbose: print 'ERROR: col %s does not exist!' % col
+                return(0)            
+        return(1)
+        
+    def checktxttable4error(self):
+        # some error checking...
+        #if len(self.allrowkeys)==0:
+        #    print 'ERROR: no measurements found in '+self.filename 
+        #    return(1)
+        if not self.colsexist(self.cols):
+            print 'ERROR: something is wrong with the col definition in ' +self.filename 
+            return(2)
+            
+        return(0)
+
+    def getrow(self,key):
+        pass
+        if key in self.allrowkeys:
+            return(self.data[key])
+        else:
+            raise RuntimeError,'ERROR: key %s out of range!' % (key)
+
+    def add2row(self,rowkey,dict2add,forceExit=False):
+        for col in dict2add:
+            if self.colexist(col):
+                self.setentry(rowkey,col,dict2add[col])
+            else:
+                print 'ERROR (texttable.txttableclass.add2row): You are trying to add a column, %s, that does not exist!' % col
+                if forceExit:
+                    raise RuntimeError, "Exiting..."
+                else:
+                    print 'I am going to keep going without adding the entry for this column, I hope you know what you are doing.\n'
+
+    def newrow(self,dict2add,newcolsokflag=0,key=None):
+        if not (type(dict2add) is types.DictType):
+            print 'ERROR: wrong type passed to setrow, dictionary expected!'
+            return(1)
+
+        if key == None:
+            # get the rowkey, in general  self.internalrowid
+            if self.col4rowkey!='_id':
+                if not dict2add.has_key(self.col4rowkey):
+                    raise RuntimeError,'ERROR: trying to add new row to table, but col key %s doesnt exist!' % self.col4rowkey
+                rowkey = dict2add[self.col4rowkey]
+            else:
+                rowkey=self.internalrowid
+        else:
+            rowkey = key
+            
+        self.data[rowkey]={}
+
+        # add new cols if necessary
+        if newcolsokflag:
+            for col in dict2add.keys():
+                if not self.colexist(col):
+                    self.configcols([col],'s')
+            
+
+        # make sure all cols exist
+        for col in self.cols:
+            self.data[rowkey][col]=None
+
+        # set some special columns
+        #self.data[rowkey]['_line']=None
+        self.data[rowkey]['_id']=self.internalrowid
+        self.data[rowkey]['_mask']=0
+
+        # set the rest of the columns
+        for col in dict2add:
+            if self.colexist(col):
+                self.setentry(rowkey,col,dict2add[col])
+
+        self.internalrowid+=1
+
+        # get the primary keys
+        self.allrowkeys.append(rowkey)
+        #self.allrowkeys=self.data.keys()
+
+        return rowkey
+    
+    def newrow_quick(self,dict2add, cols, key = None):
+        """ This is a quicker newrow, but with less error checking: The cols are passed and have to exist! """
+        if not (type(dict2add) is types.DictType):
+            print 'ERROR: wrong type passed to setrow, dictionary expected!'
+            return(1)
+
+        if key == None:
+            # get the rowkey, in general  self.internalrowid
+            if self.col4rowkey!='_id':
+                if not dict2add.has_key(self.col4rowkey):
+                    raise RuntimeError,'ERROR: trying to add new row to table, but col key %s doesnt exist!' % self.col4rowkey
+                rowkey = dict2add[self.col4rowkey]
+            else:
+                rowkey=self.internalrowid
+        else:
+            rowkey = key
+            
+        self.data[rowkey]={}
+
+        # make sure all cols exist
+        for col in self.cols:
+            self.data[rowkey][col]=None
+
+        # set some special columns
+        #self.data[rowkey]['_line']=None
+        self.data[rowkey]['_id']=self.internalrowid
+        self.data[rowkey]['_mask']=0
+
+        # set the rest of the columns
+        for col in cols:
+            self.setentry(rowkey,col,dict2add[col])
+
+        self.internalrowid+=1
+
+        # get the primary keys
+        self.allrowkeys.append(rowkey)
+        #self.allrowkeys=self.data.keys()
+
+        return rowkey
+    
+    def getcol(self,col,keys=None,mask='default',col4mask='default'):
+        if keys is None: keys = self.rowkeys(mask=mask,col4mask=col4mask)
+#        return [self.data.getentry(c, col) for c in keys]
+        return [self.data[c][col] for c in keys]
+
+    def delrow(self,rowkey):
+        del(self.data[rowkey])
+        self.allrowkeys=self.data.keys()
+
+    def parsetable(self,headerstring,lines,startindex=0,stopindex=None,addflag=0,skipheaderline=1,skipcomments=1,onlyparse2nextheader=0,maxsplit=0, onlyparsecols=None,noheader=False,comments=None):
+        if not addflag:
+            self.cleartable()
+
+        if comments != None:
+            self.comments.extend(comments)
+
+        #This is a very risky thing to do and generally it's not recommended but sometimes you receive
+        #data tables that have no header and it would be useful to be able to parse them.
+        if noheader:
+            headerstring = lines[startindex]
+            colindex = 1
+            
+        # first parse the header to get the position of the primary cols
+        self.header4parsing = headerstring  # save the original header
+
+        if self.deleteleadingwhitespace:
+            headerstring = string.lstrip(headerstring)
+        if self.deletetrailingwhitespace:
+            headerstring = string.rstrip(headerstring)
+            
+        # header=headerstring.split(self.inputseparator)
+        headerinfo=re.split(self.inputseparator,headerstring,maxsplit=maxsplit)
+        if self.debug:
+            print "TEXTTABLE::TXTTABLECLASS::PARSETABLE : headerinfo  ", headerinfo
+        #headerinfo=re.split(self.inputseparator,headerstring)
+        # if the col is not set yet, set it to a string
+        headerinfoindices = range(len(headerinfo))
+        if onlyparsecols:
+            newheaderinfoindices = []
+            for col in onlyparsecols:
+                for c in headerinfoindices:
+                    if headerinfo[c] == col:
+                        newheaderinfoindices.append(c)
+                        break
+            headerinfoindices = newheaderinfoindices
+        for c in headerinfoindices:
+            if noheader:
+                col = 'col_'+str(colindex)
+                headerinfo[c] =col
+                if self.expandtabs:
+                    headerinfo[c]=string.expandtabs(headerinfo[c])                  
+                self.configcols(col, visible=1)
+                colindex+=1
+
+            else:
+                if self.expandtabs:
+                    headerinfo[c]=string.expandtabs(headerinfo[c])                
+                if not headerinfo[c] in self.cols:
+                    self.configcols(headerinfo[c],visible=1)
+        
+        # special case: should rarely be used!
+        col4rowkeyindex=None
+        if self.col4rowkey!='_id':
+            for c in headerinfoindices:
+                if self.col4rowkey==headerinfo[c]:
+                    col4rowkeyindex=c
+                    break
+            if col4rowkeyindex==None:
+                raise RuntimeError,'Could not find column %s!' % (self.col4rowkey)
+
+        # add internal cols if not yet added
+        if not '_id' in self.cols:
+            self.configcols('_id','d','%d',visible=0)
+        #if not '_line' in self.cols:
+        #    self.configcols('_line','s','%s',visible=0)
+        if (not '_mask' in self.cols):
+            self.configcols('_mask','x','0x%04x',visible=0)
+
+        # save the starting id
+        internalrowidstart=self.internalrowid
+
+        # precompile the search pattern: speeds it up!
+        headersearchpattern=re.compile(self.indicator4headerpattern)
+        commentsearchpattern=re.compile(self.indicator4comments)
+
+        ##### now parse the table
+        # set the startindex
+        imin=startindex
+        if (len(lines)<=0):
+            #print "empty table"
+            return(imin)
+
+        # set the last index
+        if stopindex!=None:
+            imax=stopindex
+        else:
+            imax=len(lines)
+            
+        # We have to set this to something because we're returning it at the end
+        i = imin
+        irange = range(imin,imax)
+        for i in irange:
+            if skipheaderline or onlyparse2nextheader:
+                # only do the parsing test after the first real line is read
+                headerflag=headersearchpattern.search(lines[i])
+                #if self.debug:
+                #    print 'TEST111111111111111111111111111111',i,headerflag,onlyparse2nextheader,self.internalrowid,internalrowidstart,lines[i]
+                # stop if next header is there
+                if onlyparse2nextheader and self.internalrowid>internalrowidstart and headerflag:                    
+                    break
+                # skip header 
+                if skipheaderline and headerflag:
+                    i+=1
+                    continue
+            
+
+            if skipcomments and commentsearchpattern.search(lines[i]):
+                self.comments.append(lines[i])
+                i+=1
+                continue
+
+            if self.deleteleadingwhitespace:
+                lines[i] = string.lstrip(lines[i])
+            if self.deletetrailingwhitespace:
+                lines[i] = string.rstrip(lines[i])
+            if self.skipemptylines and lines[i]=='':
+                i+=1
+                continue
+
+            lineinfo= re.split(self.inputseparator,lines[i],maxsplit=maxsplit)
+            #lineinfo= re.split(self.inputseparator,lines[i])
+            if len(lineinfo) != len(headerinfo):
+                if (self.requireentry):
+                    print 'headerinfo:',headerinfo
+                    print lineinfo,maxsplit
+#                    print (headerinfo[8], lineinfo[8])
+#                    print (headerinfo[18], lineinfo[18])
+#                    print (headerinfo[38], lineinfo[38])
+#                    print lineinfo[38]
+                    print len(headerinfo), len(lineinfo)
+                    raise RuntimeError,'While parsing table: header and line have unequal number of elements: %d != %d !!!!' % (len(headerinfo), len(lineinfo))
+
+            if col4rowkeyindex == None:
+                rowkey=self.internalrowid
+            else:
+                rowkey=lineinfo[col4rowkeyindex]
+
+
+            self.data[rowkey]={}
+            # safe the original line
+            #self.data[rowkey]['_line']=lines[i]  
+            # count the line number (excludes comments and header)
+            self.data[rowkey]['_id']=self.internalrowid
+            # set mask to 0
+            self.data[rowkey]['_mask']=0
+
+            for c in headerinfoindices:
+                if c<len(lineinfo):
+                    if self.expandtabs:
+                        lineinfo[c]=string.expandtabs(lineinfo[c])                
+                    #print 'BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB',c,headerinfo[c],lineinfo[c]
+                    self.setentry(rowkey,headerinfo[c],lineinfo[c])
+                else:
+                    self.setentry(rowkey,headerinfo[c],None)
+
+            self.internalrowid+=1
+            i+=1
+
+        # get the primary keys
+        self.allrowkeys=self.data.keys()
+
+        # if _mask does not exist, add it to the cols
+        if (not '_mask' in self.cols):
+            self.configcols('_mask','x','0x%04x',defaultvalue=0)
+
+        return(i)
+
+    def search4nextheader(self,lines,startindex=0,stopindex=None,takelastheader=0):
+        headerstring=""
+        leftoverlines=[]
+        headersearchpattern=re.compile(self.indicator4headerpattern)
+        commentsearchpattern=re.compile(self.indicator4comments)
+
+        # set the last index
+        if stopindex!=None:
+            imax=stopindex+1
+        else:
+            imax=len(lines)
+
+        i=startindex
+        irange = range(startindex,imax)
+        for i in irange:
+        #for i in range(startindex,imax):
+            # header?
+            if headersearchpattern.search(lines[i]):
+                self.header.append(lines[i])
+                if self.deleteindicator4header:
+                    headerstring=headersearchpattern.sub('',lines[i],1)
+                else:
+                    headerstring=lines[i]
+                # only break if the next line is not a header as well
+                if takelastheader:
+                    if (i+1<imax) and (not headersearchpattern.search(lines[i+1])):
+                        break
+                    else:
+                        i+=1
+                        #continue
+                else:
+                    break
+            # comment?
+            if i>=imax:
+                continue
+            if commentsearchpattern.search(lines[i]):
+                self.comments.append(lines[i])
+                i+=1
+            else:
+                raise RuntimeError,"Unaccountable lines when trying to find next header: %s" % (lines[i])
+        # some more error checking
+        if headerstring=='':
+            raise RuntimeError,'could not find the header!'
+        return headerstring,i
+    
+    def getfromdb(self,db,columns,command,keys=None,columnconversion=None):
+
+        if columnconversion!=None:
+            convcols = columnconversion.keys()
+            for col in columns:
+                if not (col in convcols):
+                   columnconversion[col]=col
+        #print columnconversion
+
+        newkeys = []
+        c = db.cursor()
+        db.text_factory=str
+        #db.row_factory=dict
+        c.execute(command)
+        i = 0
+        for row in c:
+            #print 'xxx',row
+            if keys !=None:
+                key = keys[i]
+            else:
+                key = None    
+            key = self.parsedboutputtuple(columns,row,key=key,columnconversion=columnconversion)
+            newkeys.append(key)
+            i+=1
+        return(newkeys)
+
+    def parsedboutputtuple(self,columns,dboutput,key=None,columnconversion=None):
+        if key == None:
+            key = self.newrow({})
+        if len(columns) != len(dboutput):
+            print 'ERROR: # of columns (%d) unequal # of db output (%d)' % (len(columns),len(dboutput)) 
+            sys.exit(0)
+        for i in xrange(len(columns)):
+            if columnconversion!=None:
+                col = columnconversion[columns[i]]
+                self.setentry(key,col,dboutput[i])
+            else:
+                self.setentry(key,columns[i],dboutput[i])
+        return(key)
+
+    def loadfile(self,filename,addflag=0,maxsplit=0,takelastheader=0, onlyparsecols=None,noheader=False,headerstring=None, loadstartline=None,headerindex=None):
+        self.errorflag=0
+        if not os.path.isfile(filename):
+            print 'Warning: The file %s does not exist!' % (filename)
+            self.errorflag=1
+            return(1)
+
+        # read the files
+        lines=open(filename).readlines()        
+
+        # get the header
+        if noheader:
+            headerstring = None
+            i = 0
+        elif headerstring!=None:
+            i = 0
+        elif headerindex !=None:
+            (headerstring,i) = self.search4nextheader(lines,startindex=headerindex,takelastheader=takelastheader)
+        else:
+            (headerstring,i)=self.search4nextheader(lines,startindex=0,takelastheader=takelastheader)
+            if self.debug:
+                print 'TEST:',(headerstring,i)
+
+        if loadstartline:
+            i = loadstartline
+        # parse the table and fill self.data
+        self.parsetable(headerstring,lines,startindex=i,addflag=addflag,maxsplit=maxsplit, onlyparsecols=onlyparsecols,noheader=noheader,comments=self.comments)
+        self.filename=filename
+        self.errorflag=self.checktxttable4error()
+        return(self.errorflag)
+
+    def loadfitsfile(self,fitsfilename,addflag=0,headerstring=None,defaultheaderstring=True,loadstartline=1,getzptmag=True):
+        if defaultheaderstring:
+            if headerstring:
+                print 'WARNING: headerstring specified and defaultheaderstring=True.\n I think you want to use the specified headerstring, so that is what I am going to do:\n %s' % headerstring
+            else:
+                dheaderstring = 'Xpos\tYpos\tM\tdM\tflux\tdflux\ttype\tpeakflux\tsigx\tsigxy\tsigy\tsky\tchisqrt\tclass\tFWHM1\tFWHM2\tFWHM\tangle\textendedness\tflag\tmask\tNmask'
+                print "Using default headerstring for fits file:\n%s" % dheaderstring
+                headerstring = dheaderstring
+        errorflag = self.loadfile(fitsfilename, headerstring=headerstring,loadstartline=loadstartline)
+        if getzptmag:
+            import commands
+            zptmag = commands.getoutput('gethead %s ZPTMAG' % fitsfilename)
+            if len(zptmag.split()) !=1 :
+                print 'Something went wrong with getting ZPTMAG: %s\nSetting it to None' % zptmag
+                self.zptmag = None
+            self.zptmag = float(zptmag)
+        return errorflag
+
+    def configcmpcols(self,cols2config=['Xpos','Ypos','M','flux','dflux','type']):
+        for col in cols2config:
+            if   col == 'Xpos': self.configcols('Xpos', 'f', '%.3f', visible=1)
+            elif col == 'Ypos': self.configcols('Ypos', 'f', '%.3f', visible=1)
+            elif col == 'M': self.configcols('M', 'f', '%.4f', visible=1)
+            elif col == 'flux': self.configcols('flux', 'f', '%.5f', visible=1)
+            elif col == 'dflux': self.configcols('dflux', 'f', '%.6f', visible=1)
+            elif col == 'type': self.configcols('type', 'x', visible=1)
+            else:
+                print 'Unknown col for configcmpcols %s\nYou need to configure this col on your own!' % col
+    
+    def parsefitsheaderline(self,fitsheaderline,keypattern,stringvalpattern,valpattern,commentpattern):
+        # get the keyword
+        r=keypattern.match(fitsheaderline)
+        if (r==None) or (len(r.groups())!=2):
+            return('','','','')
+        (key,restofline)=r.groups()
+        
+        # get the value ...
+        val=''
+        comment=''
+        type=''
+        r=stringvalpattern.search(restofline)
+        # first, test if it is a string
+        if r:
+            (val,comment)=r.groups()
+            type='string'
+        else:
+            # if not it's a number
+            r=valpattern.search(restofline)
+            if r:
+                (val,comment)=r.groups()
+                type='numeric'
+
+        # strip unnecessary stuff       
+        val     = val.strip()
+        comment = commentpattern.sub('',comment).strip()
+        #print 'key:%s  val:<%s>  type:<%s>   comment:<%s>' % (key,val,type,comment)
+
+        return(key,val,type,comment)
+
+    def parsefitsheader(self,hdrAsString):
+        hdr = {}
+        # how many lines are in the header?
+        N=int((len(hdrAsString)-1)/80.0)
+        if N!=(len(hdrAsString)-1)/80.0:
+            raise RuntimeError,'ERROR: Something is wrong with this fitsheader, number of chars (%d) is not a multiple of 80 ' % (len(hdrAsString)-1)
+
+        # compile the patterns. makes it faster
+        keypattern = re.compile('(\S+)\s*=\s*(.*)')
+        stringvalpattern = re.compile('\'(.*)\'(.*)')
+        valpattern = re.compile('(\S*)(.*)')
+        commentpattern = re.compile('\s*/')
+
+        #loop through the header
+        for c in range(N):
+            hdrline = hdrAsString[c*80:(c+1)*80]
+            #print hdrline
+            (fitskey,val,type,comment)=self.parsefitsheaderline(hdrline,keypattern,stringvalpattern,valpattern,commentpattern)
+            if fitskey != '':
+                hdr[fitskey]={}
+                hdr[fitskey]['val']=val
+                hdr[fitskey]['type']=type
+                hdr[fitskey]['comment']=comment
+                hdr[fitskey]['#']=c
+                hdr[fitskey]['line']=hdrline
+        return(hdr)
+
+    def loadcmpfile(self,filename,addflag=0,maxsplit=0, onlyparsecols=None):
+        self.errorflag=0
+        self.filename=filename
+        if not os.path.isfile(filename):
+            self.cmpheader = {}
+            print 'Warning: The file %s does not exist!' % (filename)
+            self.errorflag=1
+            return(1)
+
+        import time
+        # read the files
+        lines=open(self.filename).readlines()
+        # read the fitsheader
+        self.cmpheader = self.parsefitsheader(lines[0])
+
+        if not self.cmpheader.has_key('NCOLTBL'): 
+            print 'Warning: The file %s seems not to be a cmpfile! NCOLTBL is missing from the header' % (filename)
+            self.errorflag=1
+            return(1)
+
+        # create the headerstring
+        headerstring = ''
+        for c in range(1,int(self.cmpheader['NCOLTBL']['val'])+1):
+            headerstring = headerstring + " " + self.cmpheader['COLTBL%d' % c]['val']
+
+        # parse the table and fill self.data
+        self.parsetable(headerstring,lines,startindex=1,addflag=addflag,maxsplit=maxsplit, onlyparsecols=onlyparsecols)
+        
+        self.errorflag=self.checktxttable4error()
+        self.filename=filename
+        return(self.errorflag)
+
+    def loadcmpheader(self,filename,addflag=0,maxsplit=0):
+        self.errorflag=0
+        self.filename=filename
+
+        if not os.path.isfile(filename):
+            print 'Warning: The file %s does not exist!' % (filename)
+            self.errorflag=1
+            return(1)
+
+        # read the files
+        lines=open(self.filename).readlines()
+        # read the fitsheader
+        self.cmpheader = self.parsefitsheader(lines[0])
+
+        if not self.cmpheader.has_key('NCOLTBL'): 
+            print 'Warning: The file %s seems not to be a cmpfile! NCOLTBL is missing from the header' % (filename)
+            self.errorflag=1
+            return(1)
+
+#         # create the headerstring
+#         headerstring = ''
+#         for c in range(1,int(self.cmpheader['NCOLTBL']['val'])+1):
+#             headerstring = headerstring + " " + self.cmpheader['COLTBL%d' % c]['val']
+
+#         # parse the table and fill self.data
+#         self.parsetable(headerstring,lines,startindex=1,addflag=addflag,maxsplit=maxsplit)
+        
+        self.errorflag=0#self.checktxttable4error()
+        return(self.errorflag)
+
+
+
+    def save2file(self,filename,**args):
+        if args.has_key('verbose'):
+            print 'Saving ',filename
+        f = open(filename,'w')
+        self.printtxttable(file=f,**args)
+        f.close()
+        
+    def append2file(self,filename,**args):
+        f = open(filename,'a')
+        self.printtxttable(file=f,**args)
+        f.close()
+
+    def save2texfile(self,filename,cols=None,**args):
+        outputseparator_bkp = self.outputseparator
+        outputadd2lineend_bkp = self.outputadd2lineend
+        self.outputseparator=' & '
+        self.outputadd2lineend='\\\\'
+        print cols
+        colline=''
+        colnumberline=''
+        formatstring = ''
+        cols = self.__cols2use__(cols=cols)
+        for i in xrange(len(cols)):
+            if colline != '':
+                colline += ' & '
+                colnumberline += ' & '
+            colline += '\colhead{%s}' % cols[i]
+            colnumberline += '\colhead{(%d)}' % i
+            if self.colinfo[cols[i]]['type']=='s':
+                formatstring += 'l'
+            else:
+                formatstring += 'r'
+        f = open(filename,'w')
+        f.write('\\begin{deluxetable}{%s}\n' % formatstring)
+        f.write('\\tabletypesize{\\scriptsize}\n')
+        f.write('\\tablecaption{\n')
+        f.write('\\label{tab:}}\n')
+        f.write('\\tablehead{\n%s\\\\\n%s\n}\n\startdata\n' % (colline,colnumberline))
+        self.printtxttable(file=f,printheader=0,cols=cols,**args)
+        f.write('\\enddata\n')
+        f.write('\\tablecomments{\n')
+        f.write('}\n\end{deluxetable}\n')
+        f.close()
+        self.outputseparator = outputseparator_bkp
+        self.outputadd2lineend = outputadd2lineend_bkp
+        
+    def save2db(self,keys=None):
+        """
+        Currently does nothing
+        """
+        pass
+
+
+    def colvalue2string(self,key,col,verbose=True):
+        if self.getentry(key,col, verbose=verbose)==None:
+            return('%s' % self.outputundefined)
+        else:
+            if self.colinfo.has_key(col):
+                 return(self.colinfo[col]['format'] % (self.getentry(key,col)))
+            else:
+                # That's a hack! remove it asap
+                if type(self.getentry(key,col)) in [types.IntType,types.LongType]:
+                    return('%ld' % (self.getentry(key,col,verbose=verbose)))
+                elif type(self.getentry(key,col)) in [types.FloatType]:
+                    return('%f' % (self.getentry(key,col,verbose=verbose)))
+                elif type(self.getentry(key,col)) in [types.StringType]:
+                    return('%s' % (self.getentry(key,col,verbose=verbose)))
+                else:
+                    raise RuntimeError,'ERROR: unknown type of ',self.getentry(key,col)
+            
+
+    def colheader2string(self,col):
+        return('%s' % col)
+
+    def __cols2use__(self,cols=None,showallcols=0):
+        if cols!=None:
+            if type(cols) is types.StringType:
+                cols=[cols,]
+            return(cols)
+        collist=[]
+        for col in self.cols:
+            if self.colinfo[col]['visible'] or (showallcols and (not col.startswith('_'))):
+                collist.append(col)
+        return(collist)
+
+    def emptyline(self,cols=None,showallcols=0,autoformat=None, verbose=True):
+        s=''
+        cols = self.__cols2use__(cols=cols,showallcols=showallcols)
+        for col in cols:
+            if s=='':
+                s=self.outputadd2line
+            else:
+                s+=self.outputseparator
+            if autoformat:
+                if (not self.colinfo.has_key(col)) and (col in self.cols2map):
+                    col = self.colmap[col]
+                if (not self.colinfo.has_key(col)):
+                    s+='%s' % self.outputundefined
+                else:
+                    s+=self.colinfo[col]['autoformat'] % self.outputundefined
+            else:
+                s+='%s' % self.outputundefined
+        s+=self.outputadd2lineend
+        return(s)
+
+    def outputline(self,key,cols=None,showallcols=0,autoformat=None, verbose=True):
+        s=''
+        cols = self.__cols2use__(cols=cols,showallcols=showallcols)
+        for col in cols:
+            if s=='':
+                s=self.outputadd2line
+            else:
+                s+=self.outputseparator
+            if autoformat:
+                if (not self.colinfo.has_key(col)) and (col in self.cols2map):
+                    col = self.colmap[col]
+                if (not self.colinfo.has_key(col)):
+                    s+=self.colvalue2string(key,col, verbose=verbose)
+                else:
+                    s+=self.colinfo[col]['autoformat'] % self.colvalue2string(key,col, verbose=verbose)
+            else:
+                s+=self.colvalue2string(key,col)
+        s+=self.outputadd2lineend
+        return(s)
+
+    def outputheader(self,cols=None,showallcols=0,autoformat=None):
+        s=''
+        cols = self.__cols2use__(cols=cols,showallcols=showallcols)
+        for col in cols:
+            colname = col
+            if s=='':
+                s=self.outputadd2header
+            else:
+                s+=self.outputseparator
+            if autoformat:
+#                if (not self.colinfo.has_key(col)) and (col in self.cols2map):
+#                    col = self.colmap[col]
+#                s+=self.colinfo[col]['autoformat'] % self.colheader2string(colname)
+                if (not self.colinfo.has_key(col)) and (col in self.cols2map):
+                    col = self.colmap[col]
+#                 try:
+#                     s+=self.colinfo[col]['autoformat'] % self.colheader2string(colname)
+#                 except: #allows for older formats (with perhaps extra columns) of files where the columns are configured
+#                     print "WARNING (texttable:outputheaer): This column, %s,  is not in colinfo so it will be converted to a string.  If this is unacceptable, check your code\n" % col
+#                     s+=self.colheader2string(col)
+                if (not self.colinfo.has_key(col)):
+                    print "WARNING (texttable.outputheaer): This column, %s,  is not in colinfo so it will be converted to a string.  If this is unacceptable, check your code\n" % col
+                    s+=self.colheader2string(colname)
+                else:
+                    s+=self.colinfo[col]['autoformat'] % self.colheader2string(colname)
+            else:
+                s+=self.colheader2string(col)
+        s+=self.outputadd2lineend
+        return(s)
+
+    def applyautoformat(self,keys=None,cols=None,showallcols=0,showallrows=0,mask='default',col4mask='default'):
+        cols = self.__cols2use__(cols=cols,showallcols=showallcols)
+        if keys == None:
+            keys = self.rowkeys(keys=keys,mask=mask,col4mask=col4mask,showallrows=showallrows)
+        for col in cols:
+            colname = col
+            if not self.colinfo.has_key(col):
+                if col in self.cols2map:
+                    col = self.colmap[col]
+                else:
+                    continue
+            maxlen=0
+            maxlen=max(maxlen,len(self.colheader2string(colname)))
+            for key in keys:
+                maxlen=max(maxlen,len(self.colvalue2string(key,col)))
+            self.colinfo[col]['autoformat']='%'+('%d' % maxlen)+'s'
+
+    def printtxttable(self,file=None,keys=None,cols=None,showallcols=0,showallrows=0,
+                      mask='default',col4mask='default',autoformat=1,printheader=20,linelist=None,printheader4nodata=1, verbose=True):
+
+        keys = self.rowkeys(keys=keys,mask=mask,col4mask=col4mask,showallrows=showallrows)
+
+        if printheader4nodata == 0:
+            if keys == None or len(keys)==0:
+                return 0
+        
+        if autoformat!=None:
+            self.applyautoformat(keys=keys,cols=cols,showallcols=showallcols,showallrows=showallrows,mask=mask,col4mask=col4mask)
+        
+        if linelist == None:
+            if file==None:
+                file=sys.stdout
+
+        counter=1
+
+        # only print the header if user wants it
+        if printheader>0:
+            header=self.outputheader(cols=cols,showallcols=showallcols,autoformat=autoformat)+'\n'
+            if file!=None:
+                file.write(header)
+            if linelist != None:
+                linelist.append(header)
+
+        
+        for key in keys:
+            line=self.outputline(key,cols=cols,showallcols=showallcols,autoformat=autoformat, verbose=verbose)+'\n'
+            if file!=None:
+                file.write(line)
+            if linelist != None:
+                linelist.append(line)
+            counter+=1
+            # for STDOUT: reprint header every X lines if X>1, X=printheader
+            if file==sys.stdout and printheader>1:
+                if math.fmod(counter,printheader)==0.0:
+                    file.write(header)
+                    counter=1
+        return(len(keys))
+
+    def countNskipped(self,mask='default',col4mask='default'):
+        return(self.allrowkeys-len(self.rowkeys(mask=mask,col4mask=col4mask)))
+    def countNused(self,mask='default',col4mask='default'):
+        return(len(self.rowkeys(mask=mask,col4mask=col4mask)))
+
+    def definemask(self,mask):
+        self.mask.definemask(mask) 
+
+    def rowkeys(self,keys=None,mask='default',col4mask='default',showallrows=0):
+        """
+        Returns all row keys matching keyword 'mask' and 'col4mask' conditions.
+        If no mask or col4mask conditions are set or showallrows is set to True
+        then returns all keys.
+        If 'keys' is set then just returns those 'keys'.
+        """
+        # If keys are given the it overrides all the other options
+        ## 2004/10/30 - MWV: I don't understand the purpose of this.
+        ##   The analogous option for 'selectkeys' makes complete sense.
+        ##    This makes none.
+        ##   When would you use 'self.rowkeys(keys=keylist)'?
+        ##   It just returns 'keylist' which you had in the first place.
+        if keys!=None:
+            if not (type(keys) is types.ListType):
+                keys=[keys,]
+            return(keys)
+                        
+        # make a quick test if all rows are returned
+        if showallrows:
+            return(self.allrowkeys)
+        if self.mask.parsemaskargument(mask)==(None,None,None,None):
+            return(self.allrowkeys)
+        # go through all rows and decide which rows to use
+        keylist=[]
+        for key in self.allrowkeys:
+            if self.test4use(key,mask=mask,col4mask=col4mask):
+                keylist.append(key)
+        return(keylist)
+
+    def selectkeys(self,keys=None,mask='default',col4mask='default'):
+        # If keys are given the it overrides all the other options
+        if keys==None:
+            keys = self.allrowkeys
+        # make a quick test if all rows are returned
+        if self.mask.parsemaskargument(mask)==(None,None,None,None):
+            return(keys)
+        # go through all rows and decide which rows to use
+        keylist=[]
+        for key in keys:
+            if self.test4use(key,mask=mask,col4mask=col4mask):
+                keylist.append(key)
+        return(keylist)
+
+    def test4use(self,key,mask='default',col4mask='default'):
+        if col4mask=='default':
+            col4mask=self.col4mask
+        #self.data[key][col4mask] = self.getentry(key, col4mask)
+        #return(self.mask.test4use(self.data[key][col4mask],maskargument=mask))
+        return(self.mask.test4use(self.getentry(key,col4mask),maskargument=mask))
+    
+    def sortkeysbycols(self,keys,cols,asstring=1,reverse=0):
+        if keys == None:
+            return None
+        if asstring:
+            self.applyautoformat(cols=cols,keys=keys)        
+            temp = [(self.outputline(key,cols=cols,showallcols=1,autoformat=1),key) for key in keys]
+            temp.sort()
+            if reverse: temp.reverse()
+            return([x[1] for x in temp])
+        else:
+            if not (type(cols) is types.StringType):
+                raise RuntimeError,"sorting can only be done with one col if asstring=0"            
+            temp = [(self.getentry(key,cols),key) for key in keys]
+            temp.sort()
+            if reverse: temp.reverse()
+            return([x[1] for x in temp])
+        
+    def sortbycols(self,cols,asstring=1,reverse=0):
+        if asstring:
+            self.applyautoformat(cols=cols,showallrows=1)        
+            temp = [(self.outputline(key,cols=cols,showallcols=1,autoformat=1),key) for key in self.allrowkeys]
+            temp.sort()
+            if reverse: temp.reverse()
+            self.allrowkeys=[x[1] for x in temp]
+        else:
+            if not (type(cols) is types.StringType):
+                raise RuntimeError,"sorting can only be done with one col if asstring=0"            
+            temp = [(self.getentry(key,cols),key) for key in self.allrowkeys]
+            temp.sort()
+            if reverse: temp.reverse()
+            self.allrowkeys=[x[1] for x in temp]
+            
+    def sortkeysbycols2(self,keys=None,cols='all',reverse=0):
+        if keys == None:
+            return None
+        if keys == 'all':
+            keys = self.data.keys()
+        if keys == 'allunmasked':
+            keys = self.rowkeys()
+ #       print 'FFFFFFFFFF', type(cols), n_cols
+        if type(cols) is types.StringType:
+            cols = [cols]
+#        print 'GGGGGGGGG', type(cols)
+        n_cols = len(cols)
+        temp=[]
+        self.applyautoformat(cols=cols,keys=keys)        
+        
+        for key in keys:
+            keytemp=[]
+            for col in cols:
+                keytemp.append(self.data[key][col])
+            keytemp.append(key)
+            temp.append(keytemp)            
+        temp.sort()
+        if reverse: temp.reverse()
+        return([x[n_cols] for x in temp])
+        
+    def searchcols(self,fctn,cols,*args):
+        """
+        This function passes ([getentry(key,cols[]),*args) to fctn, which must return either 0 or 1
+        e.g. searchcols(somefctn,['ra','dec'],ra0,dec0) passes
+        (getentry(key,'ra'),getentry(key,'dec'),ra0,dec0) to somefctn, with key in allrowkeys
+        """
+        goodkeys=[]
+        for key in self.allrowkeys:
+            temp=[]
+            for c in cols:
+                temp.append(self.getentry(key,c))
+            for i in range(len(args)):
+                temp.append(args[i])
+
+            if apply(fctn,tuple(temp)):
+                goodkeys.append(key)
+        return(goodkeys)
+            
+
+    def searchcolkeys(self,fctn,cols,keylist,*args):
+        """
+        This function passes ([getentry(key,cols[]),*args) to fctn, which must return either 0 or 1
+        e.g. searchcols(somefctn,['ra','dec'],ra0,dec0) passes
+        (getentry(key,'ra'),getentry(key,'dec'),ra0,dec0) to somefctn, with key in allrowkeys
+        """
+        goodkeys=[]
+        for key in keylist:
+            temp=[]
+            for c in cols:
+                temp.append(self.getentry(key,c))
+            for i in range(len(args)):
+                temp.append(args[i])
+
+            if apply(fctn,tuple(temp)):
+                goodkeys.append(key)
+        return(goodkeys)
+            
+
+    def key4minval(self,col,keys = None):
+        if keys == None:
+            keys = self.rowkeys()
+        if len(keys)<1:
+            return None        
+        keymin   = keys[0]
+        minval   = self.getentry(keymin,col)
+        for key in keys:            
+            if self.getentry(key,col)!=None:
+                if minval == None or self.getentry(key,col)<minval:
+                    minval = self.getentry(key,col)
+                    keymin = key
+        return keymin
+        
+    def key4maxval(self,col,keys = None):
+        if keys == None:
+            keys = self.rowkeys()
+        if len(keys)<1:
+            return None
+        keymax   = keys[0]
+        maxval = self.getentry(keymax,col)
+        for key in keys:
+            if self.getentry(key,col)!=None:
+                if maxval == None or self.getentry(key,col)>maxval:
+                    maxval = self.getentry(key,col)
+                    keymax = key
+        return keymax
+       
+    def minentry(self,col,keys = None):
+        key = self.key4minval(col,keys = keys)
+        if key == None:
+            return None
+        else:
+            return self.getentry(key,col)
+        
+    def maxentry(self,col,keys = None):
+        key = self.key4maxval(col,keys = keys)
+        if key == None:
+            return None
+        else:
+            return self.getentry(key,col)
+      
+    def median(self,col,keys=None,default = None,fraction=0.5):
+        if keys == None:
+            keys = self.rowkeys()
+        if keys == None or len(keys)<1:
+            return None,None
+        keys = self.sortkeysbycols(keys,col,asstring=0)
+        medianindex = int(len(keys)*fraction)
+        key = keys[medianindex]
+        if medianindex<len(keys)-1:
+            w1 = 1.0-(len(keys)*fraction-int(len(keys)*fraction))
+            w2 = 1.0 - w1
+            val1 = self.getentry(keys[medianindex],col)
+            val2 = self.getentry(keys[medianindex+1],col)
+            if w2==0.0:
+                median = val1
+            elif w1==0.0:
+                median = val2
+            else:                                
+                median = (val1*w1+val2*w2)/(w1+w2)
+            #print len(keys)*fraction,int(len(keys)*fraction),w1,w2,val1,val2,median
+        else:
+            median = self.getentry(key,col)
+        #self.printtxttable(cols=['flux_c','dflux_c'],keys=keys)
+        #print median
+        return median,key
+
+    def calcaverage(self,keys,col,default = None):
+        sum = 0.0
+        N = 0
+        for key in keys:
+            if self.getentry(key,col) == None:
+                continue
+            sum += self.getentry(key,col)
+            N += 1
+        average = default
+        if (N>0):
+            average = sum/N
+        return average
+ 
+    def calcaverage_sigmacut(self,col,mu,sigma,keys=None,Nsigma=0.0,verbose=0,returnusekeys=False):
+        if keys == None:
+            keys = self.rowkeys()
+        if not ('__temp4calcaverage_skipflag' in self.cols):
+            self.configcols(['__temp4calcaverage_skipflag'],'d',visible=0)
+            for key in keys:
+                self.setentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag',1) 
+        Nchanged = 0
+        Nskipped=Nused=0
+        sum=0.0
+        for key in keys:
+            skipflag = 0
+            if sigma>0.0 and Nsigma>0.0:
+                delta = mu - self.getentry(key,col)
+                #print 'FFFF', delta,Nsigma,sigma
+                if delta * delta > Nsigma * Nsigma * sigma * sigma:
+                    skipflag = 1
+                if skipflag != self.getentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag'):
+                    Nchanged += 1
+            self.setentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag',skipflag)
+            if skipflag:
+                Nskipped += 1
+                continue
+            sum += self.getentry(key,col)
+            Nused+=1
+        if Nused<1:
+            if verbose:
+                print 'WARNING: no data to calculate average!'
+            if returnusekeys:
+                return(None,None,None,None,None,[])
+            else:
+                return(None,None,None,None,None)
+        mu = sum/Nused
+        sigma = None
+        sum2=0.0
+        if returnusekeys:
+            usekeys=[]
+        if Nused>1:
+            Nused2=0
+            for key in keys:
+                if self.getentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag'):
+                    continue
+                if returnusekeys:
+                    usekeys.append(key)
+                diff = (mu - self.getentry(key,col))
+                sum2 += diff*diff
+                Nused2 += 1
+            if Nused2 != Nused:
+                raise RuntimeError,'ERROR: BUG!!!!!! Nused2 != Nused (%d!=%d) in calcaverage_sigmacut' % (Nused2,Nused)
+            sigma = math.sqrt(1.0/(Nused-1)*sum2)
+        if returnusekeys:
+            return(mu,sigma,Nchanged,Nused,Nskipped,usekeys)
+        else:
+            return(mu,sigma,Nchanged,Nused,Nskipped)
+        
+    def calcaverage_sigmacutloop(self,col,keys=None,Nsigma=0.0,Nitmax=10,verbose=0,returnusekeys=False):
+        self.configcols(['__temp4calcaverage_skipflag'],'d',visible=0)
+        if keys == None:
+            keys = self.rowkeys()
+        for key in keys:
+            self.setentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag',1) 
+        sigma = 0.0
+        mu = 0
+        Nchanged=Nused=Nskipped=0
+        i = 0
+        converged = 0
+        #print 'VVVV',Nsigma
+        while ((i<Nitmax) or (Nitmax==0)) and (not converged):
+            if returnusekeys:
+                (mu,sigma,Nchanged,Nused,Nskipped,usekeys) = self.calcaverage_sigmacut(col,mu,sigma,keys=keys,Nsigma=Nsigma,verbose=verbose,returnusekeys=returnusekeys)
+            else:
+                (mu,sigma,Nchanged,Nused,Nskipped) = self.calcaverage_sigmacut(col,mu,sigma,keys=keys,Nsigma=Nsigma,verbose=verbose,returnusekeys=returnusekeys)
+            # Only do a sigma cut if wanted
+            if verbose>=2:
+                if mu != None and sigma != None:
+                    print "i:%d  mu:%f  sigma:%f Nchanged:%d Nused:%d Nskipped:%d" % (i,mu,sigma,Nchanged,Nused,Nskipped)
+                else:
+                    print "i:",i," mu:",mu," sigma:",sigma," Nchanged:",Nchanged," Nused:",Nused," Nskipped:",Nskipped
+                    break
+            if Nsigma == 0.0:
+                break
+            if (i>0) and (Nchanged==0):
+                converged=1
+                break
+            if sigma==None or sigma==0.0:
+                break
+            i+=1
+        if returnusekeys:
+            return(mu,sigma,Nchanged,Nused,Nskipped,usekeys)
+        else:
+            return(mu,sigma,Nchanged,Nused,Nskipped)
+        
+    def calcaverage_errorcut(self,keys,col,mu,mu_err,sigma,dcol = None,dcol2 = None,Nsigma=0.0,verbose=0):
+        if not ('__temp4calcaverage_skipflag' in self.cols):
+            self.configcols(['__temp4calcaverage_skipflag'],'d',visible=0)
+            for key in keys:
+                self.setentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag',1) 
+        Nchanged = 0
+        Nskipped=Nused=0
+        C1=C2=0.0
+        mu_err2=mu_err*mu_err
+        if dcol2 == None :
+            for key in keys:
+                skipflag = 0
+                if sigma>0.0 and Nsigma>0.0:
+                    delta = mu - self.getentry(key,col)
+                    if delta * delta > Nsigma * Nsigma * (self.getentry(key,dcol) * self.getentry(key,dcol)):
+                        if verbose==1: print "I am getting skipped", abs(delta), Nsigma*self.getentry(key,dcol), (abs(delta)> Nsigma*self.getentry(key,dcol))
+                        if verbose>1:
+                            print "I am getting skipped0", mu,self.getentry(key,col),self.getentry(key,dcol)
+                            print "I am getting skipped1", abs(delta), Nsigma*self.getentry(key,dcol), (abs(delta)> Nsigma*self.getentry(key,dcol))
+                        skipflag = 1
+                    else:
+                        if verbose>1:
+                            print "I DONT get skipped0", mu,self.getentry(key,col),self.getentry(key,dcol)
+                            print "I DONT get skipped1", abs(delta), Nsigma*self.getentry(key,dcol), (abs(delta)> Nsigma*self.getentry(key,dcol))
+                    if skipflag != self.getentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag'):
+                        Nchanged += 1
+                self.setentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag',skipflag)
+                if skipflag:
+                    Nskipped += 1
+                    continue
+                inverror2 = 1.0/self.getentry(key,dcol)
+                inverror2 = inverror2 * inverror2
+                C1 += self.getentry(key,col)*inverror2
+                C2 += inverror2
+                Nused+=1
+            if Nused<1:
+                if verbose:
+                    print 'WARNING: no data to calculate average of col %s!' % (col)
+                    print 'mu = %.2f, Nsigma=%.0f' % (mu,Nsigma)
+                    self.printtxttable(keys=keys,cols=[col,dcol])
+                return (None,None,None,None,None,None,None)
+            mu = C1/C2
+            mu_err = math.sqrt(1.0/C2)
+            sigma = None
+            C1=0.0
+            X2norm=0.0
+            if Nused>1:
+                Nused2=0
+                for key in keys:
+                    if self.getentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag'):
+                        continue
+                    diff = (mu - self.getentry(key,col))
+                    Cdummy = C1
+                    C1 += diff*diff
+                    X2norm += diff*diff/(self.getentry(key,dcol)*self.getentry(key,dcol))
+                    Nused2 += 1
+                if Nused2 != Nused:
+                    raise RuntimeError,'ERROR: BUG!!!!!! Nused2 != Nused (%d!=%d) in calcaverage_errorcut' % (Nused2,Nused)
+                sigma = math.sqrt(1.0/(Nused-1)*C1)
+                X2norm = X2norm/(Nused2-1)
+
+        elif dcol2 != None :    #quicker if no verbose
+            for key in keys:
+                skipflag = 0
+                if sigma>0.0 and Nsigma>0.0:
+                    delta = mu - self.getentry(key,col)
+                    if delta * delta > Nsigma * Nsigma * self.getentry(key,dcol2):
+                        if verbose==1: print "I am getting skipped", abs(delta), Nsigma*math.sqrt(self.getentry(key,dcol2)), (abs(delta)> Nsigma*math.sqrt(self.getentry(key,dcol2)))
+                        if verbose>1:
+                            print "I am getting skipped0", mu,self.getentry(key,col),math.sqrt(self.getentry(key,dcol2))
+                            print "I am getting skipped1", abs(delta), Nsigma*math.sqrt(self.getentry(key,dcol2)), (abs(delta)> Nsigma*math.sqrt(self.getentry(key,dcol2)))
+                        skipflag = 1
+                    else:
+                        if verbose>1:
+                            print "I DONT get skipped0", mu,self.getentry(key,col),math.sqrt(self.getentry(key,dcol2))
+                            print "I DONT get skipped1", abs(delta), Nsigma*math.sqrt(self.getentry(key,dcol2)), (abs(delta)> Nsigma*math.sqrt(self.getentry(key,dcol2)))
+                    if skipflag != self.getentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag'):
+                        Nchanged += 1
+                self.setentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag',skipflag)
+                if skipflag:
+                    Nskipped += 1
+                    continue
+                inverror2 = 1.0/self.getentry(key,dcol2)
+                C1 += self.getentry(key,col)*inverror2
+                C2 += inverror2
+                Nused+=1
+            if Nused<1:
+                if verbose:
+                    print 'WARNING: no data to calculate average of col %s!' % (col)
+                    print 'mu = %.2f, Nsigma=%.0f' % (mu,Nsigma)
+                    self.printtxttable(keys=keys,cols=[col,dcol2])
+                return (None,None,None,None,None,None,None)
+            mu = C1/C2
+            mu_err = math.sqrt(1.0/C2)
+            sigma = None
+            C1=0.0
+            X2norm=0.0
+            if Nused>1:
+                Nused2=0
+                for key in keys:
+                    if self.getentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag'):
+                        continue
+                    diff = (mu - self.getentry(key,col))
+                    Cdummy = C1
+                    C1 += diff*diff
+                    X2norm += diff*diff/(self.getentry(key,dcol2))
+                    Nused2 += 1
+                if Nused2 != Nused:
+                    raise RuntimeError,'ERROR: BUG!!!!!! Nused2 != Nused (%d!=%d) in calcaverage_errorcut' % (Nused2,Nused)
+                sigma = math.sqrt(1.0/(Nused-1)*C1)
+                X2norm = X2norm/(Nused2-1)
+
+        return(mu,mu_err,sigma,X2norm,Nchanged,Nused,Nskipped)
+        
+    def calcaverage_errorcutloop(self,keys,col,dcol=None,dcol2 = None,Nsigma=0.0,Nitmax=10,verbose=0):
+        if dcol == None and dcol2 == None :
+            print 'WARNING! GIVE AT LEAST ONE ERROR COLUMN IN CALCAVERAGE_ERRORCUTLOOP, SQUARED OR NOT'
+            return False
+        self.configcols(['__temp4calcaverage_skipflag'],'d',visible=0)
+        for key in keys:
+            self.setentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag',1) 
+        sigma = 0.0
+        mu = mu_err = 0.0
+        Nchanged=Nused=Nskipped=0
+        i = 0
+        converged = 0
+        while ((i<Nitmax) or (Nitmax==0)) and (not converged):
+            if i==0:
+                Nsigma_temp = 2*Nsigma
+            else:
+                Nsigma_temp = Nsigma        
+            (mu,mu_err,sigma,X2norm,Nchanged,Nused,Nskipped) = self.calcaverage_errorcut(keys,col,mu,mu_err,sigma,dcol,dcol2,Nsigma=Nsigma_temp,verbose=verbose)
+            # Only do a sigma cut if wanted
+            if verbose>=1 and mu!=None and sigma!=None:
+                print "mu:%f mu_err:%f sigma:%f X2norm:%f Nchanged:%d Nused:%d Nskipped:%d" % (mu,mu_err,sigma,X2norm,Nchanged,Nused,Nskipped)
+            if Nsigma == 0.0:
+                break
+            if (i>0) and (Nchanged==0):
+                converged=1
+                break
+            if sigma==None or sigma==0.0:
+                break
+            #if verbose:
+            #    print 'Nused round',i, Nused, len(keys)
+            i+=1
+        return(mu,mu_err,sigma,X2norm,Nchanged,Nused,Nskipped)
+
+
+    def calcweightedaverage(self,keys,col,dcol, verbose=False):
+        if len(keys)<1:
+            print 'No Data!'
+            return(None,None,None)
+        sum = sumweight = 0.0
+        
+        for key in keys:
+            if self.getentry(key,dcol) == 0.0:
+                if verbose:
+                    print "Skipping key %d b/c weight, %s, have 0.0 value\n" % (key, dcol)
+                continue
+            weight = 1.0/(self.getentry(key,dcol)*self.getentry(key,dcol))
+            sum += weight * self.getentry(key,col)
+            sumweight+= weight
+        mean = sum/sumweight    
+        error = math.sqrt(1.0/sumweight)
+        X2 = 0.0
+        for key in keys:
+            if self.getentry(key,dcol) == 0.0:
+                continue            
+            diffnorm = (mean-self.getentry(key,col))/self.getentry(key,dcol)
+            X2 += diffnorm*diffnorm
+        X2norm = X2/len(keys)
+        return(mean,error,X2norm)
+
+    # This routine doesn't really belong into texttable, it belongs into
+    # lctableclass. Since we need it for some eventsstatsclass, which uses
+    # only texttables and not lctableclass, we have to make a hack right now
+    # and put it here
+    def selectlckeys(self,keys=None,photcodes=None,dophottypes=None,onlyforced=0,onlynonforced=0,MJDmin=None,MJDmax=None,skipbadim=0,onlybadim=0):
+        if keys == None:
+            keys = self.rowkeys()
+        FORCEDPHOTFLAG = 0x10
+        # check the passed photcodes: make it a list, and make sure it is in hexadecimal format
+        if type(photcodes) is types.IntType:
+            photcodes = [photcodes,]
+        if photcodes!=None:
+            for i in range(len(photcodes)):
+                photcodes[i] = tools.hex2int(photcodes[i]) & 0xffff
+
+        # check the passed dophot types: make it a list
+        if type(dophottypes) is types.IntType:
+            dophottypes = [dophottypes,]
+
+        self.configcols(['type'],'x')
+        
+        newkeys = []
+        for lckey in keys:
+            # skip bad images if wanted
+            if skipbadim:
+                if self.asint(lckey,'badim'):
+                    continue
+
+            # skip good images if wanted
+            if onlybadim:
+                if self.asint(lckey,'badim')==0:
+                    continue
+
+
+            # check if it is forced
+            if onlyforced:                
+                if not (self.getentry(lckey,'type') & FORCEDPHOTFLAG):
+                    continue
+            
+            # check if it is unforced
+            if onlynonforced:
+                if (self.getentry(lckey,'type') & FORCEDPHOTFLAG):
+                    continue
+            
+            # check if it is the correct dophot type
+            if dophottypes != None:
+                foundflag = 0
+                lct = self.getentry(lckey,'type') & 0xf
+                for t in dophottypes:
+                    if t == lct:
+                        foundflag = 1
+                        break
+                    
+                if not foundflag:
+                    # bad type
+                    continue
+                    
+            # check if it is the correct photcode
+            if photcodes != None:
+                lcpc = self.getentry(lckey,'photcode')
+                if lcpc == None:
+                    continue
+                lcpc = tools.hex2int(self.getentry(lckey,'photcode')) & 0xffff
+                foundflag = 0
+                for pc in photcodes:
+                    if pc == lcpc:
+                        foundflag = 1
+                        break
+                if not foundflag:
+                    # bad photcode
+                    continue
+            # check for MJD
+            if MJDmin is not None or MJDmax is not None:
+                mjd = self.getentry(lckey,'MJD')
+                if mjd is not None:
+                    mjd = float(mjd)
+                    if MJDmin is not None and mjd<MJDmin:
+                        continue
+                    if MJDmax is not None and mjd>MJDmax:
+                        continue
+                    
+
+            newkeys.append(lckey)
+        return newkeys
+
+    def col_as_list(self,col,keys=None):
+        if keys == None: keys = self.rowkeys()
+        list = [self.getentry(key,col) for key in keys]
+        return list
+
+    def col_asint_list(self,col,keys=None):
+        if keys == None: keys = self.rowkeys()
+        list = [self.asint(key,col) for key in keys]
+        return list
+
+    def col_asfloat_list(self,col,keys=None):
+        if keys == None: keys = self.rowkeys()
+        list = [self.asfloat(key,col) for key in keys]
+        return list
+
+    def col_ashex_list(self,col,keys=None):
+        if keys == None: keys = self.rowkeys()
+        list = [self.ashex(key,col) for key in keys]
+        return list
+
+    def col_asstring_list(self,col,keys=None):
+        if keys == None: keys = self.rowkeys()
+        list = [self.asstring(key,col) for key in keys]
+        return list
+
+    def cols_as_dict(self,key,cols):
+        if type(cols) is types.StringType:
+            cols = [cols,]
+        dict = {}
+        for col in cols:
+            dict[col]=self.getentry(key,col)
+        return dict
+
+    def row_as_list(self,key,cols=None):
+        if cols == None:
+            cols = self.cols
+        else:
+            if type(cols) is types.StringType:
+                cols = [cols,]
+        list = [self.getentry(key,col) for col in cols]
+        return list
+
+    def CUT_more_than(self, col, maxval, keys = None):            
+        if keys == None: keys = self.rowkeys()
+        if maxval == None:
+            return keys
+        newkeys = []
+        for key in keys:
+            val = self.getentry(key,col)
+            if val!=None and val<=maxval:
+                
+                newkeys.append(key)
+        return(newkeys)
+
+    def CUT_less_than(self, col, minval, keys = None):
+        if keys == None: keys = self.allrowkeys
+        if minval == None:
+            return keys
+        newkeys = []
+        for key in keys:
+            val = self.getentry(key,col)
+            
+            if val!=None and val>=minval:
+                newkeys.append(key)
+        return(newkeys)
+
+    def CUT_inrange(self, col, minval, maxval, keys=None):
+        if keys == None: keys = self.allrowkeys
+        if minval == None and maxval == None:
+            return keys
+        newkeys = []
+        for key in keys:
+            val = self.getentry(key,col)
+            if val!=None:
+                if minval!=None and val<minval:
+                    continue
+                if maxval!=None and val>maxval:
+                    continue
+                newkeys.append(key)
+        return(newkeys)
+
+    def CUT_outrange(self, col, minval, maxval, keys=None):
+        if keys == None: keys = self.allrowkeys
+        if minval == None and maxval == None:
+            return keys
+        newkeys = []
+        for key in keys:
+            val = self.getentry(key,col)
+            
+            if val!=None:
+                if minval!=None and val<minval:
+                    newkeys.append(key)
+                elif maxval!=None and val>maxval:
+                    newkeys.append(key)
+        return(newkeys)    
+        
+
+    def CUT_none_vals(self, col, keys = None):
+        if keys == None: keys = self.allrowkeys
+        newkeys = []
+        for key in keys:
+            val = self.getentry(key,col)
+            
+            if val!=None:
+                newkeys.append(key)
+        return(newkeys)
+
+    def CUT_zero_vals(self, col, keys=None):
+        if keys == None: keys = self.allrowkeys
+        newkeys = []
+        for key in keys:
+            val = self.getentry(key,col)
+            if val != 0.0:
+                newkeys.append(key)
+        return newkeys
+        
+    def get_binned_keys(self, bins, col, keys=None, minkeys4bin=None, binstepsize=0.1,minval=None, maxkeys4bin=None):
+        if keys == None: keys = self.rowkeys()
+        Nbins = len(bins)
+        binnedkeys = range(Nbins)
+        binds = range(Nbins)
+              
+        for bin in binds:
+            if bin == 0:
+                #print bins[bin]
+                if minval !=None:
+                    bkeys = self.CUT_inrange(col=col, keys=keys, maxval=bins[bin], minval=minval)
+                else:
+                    bkeys = self.CUT_more_than(col=col, maxval=bins[bin], keys=keys)
+                if minkeys4bin:
+                    i=0
+                    while len(bkeys)>int(minkeys4bin*.1) and len(bkeys) < minkeys4bin:
+                        bins[bin:] = [b+binstepsize for b in bins[bin:]]
+                        if minval != None:
+                            bkeys = self.CUT_inrange(col=col, maxval=bins[bin], minval=minval, keys=keys)
+                        else:
+                            bkeys = self.CUT_more_than(col=col, maxval=bins[bin], keys=keys)
+                        i+=1
+                        if i>10:
+                            break
+                if maxkeys4bin:
+
+                    i=0
+                    while len(bkeys) > maxkeys4bin:
+                        bins[bin:] = [b-binstepsize for b in bins[bin:]]
+                        if minval != None:
+                            bkeys = self.CUT_inrange(col=col, maxval=bins[bin], minval=minval, keys=keys)
+                        else:
+                            bkeys = self.CUT_more_than(col=col, maxval=bins[bin], keys=keys)
+                        i+=1
+                        if i>10:
+                            break                        
+                        
+                binnedkeys[bin] = bkeys
+                keys = [key for key in keys if key not in bkeys]
+            else:
+                bkeys = self.CUT_inrange(col=col, maxval=bins[bin], minval=bins[bin-1], keys=keys)
+                
+                if minkeys4bin:
+                    i=0
+                    while len(bkeys) > int(minkeys4bin*.1) and len(bkeys) < minkeys4bin:
+                        bins[bin:] = [b+binstepsize for b in bins[bin:]]
+                        #print 'last bin', bins[Nbins-1], 'current bin', bins[bin], 'n keys', len(bkeys)
+                        bkeys = self.CUT_inrange(col=col, maxval=bins[bin], minval=bins[bin-1], keys=keys)
+                        i+=1
+                        if i>10:
+                            break
+
+                if maxkeys4bin:
+                    i=0
+
+                    while len(bkeys) > maxkeys4bin:
+                        bins[bin:] = [b-binstepsize for b in bins[bin:]]
+                        if minval != None:
+                            bkeys = self.CUT_inrange(col=col, maxval=bins[bin], minval=minval, keys=keys)
+                        else:
+                            bkeys = self.CUT_more_than(col=col, maxval=bins[bin], keys=keys)
+                        i+=1
+                        if i>10:
+                            break
+                        
+                binnedkeys[bin] = bkeys
+                keys = [key for key in keys if key not in bkeys]
+       
+        return bins, binnedkeys        
+
+    def asfloat(self,key,col,default=None):
+        try:
+            val = self.getentry(key,col)
+            if val == None: return(default)
+            return(float(val))
+        except:
+            return default
+
+    def asint(self,key,col,default=None):
+        try:
+            val = self.getentry(key,col)
+            if val == None: return(default)
+            return(int(val))
+        except:
+            return default
+
+    def ashex(self,key,col,default=None):
+        try:
+            val = self.getentry(key,col)
+            if val == None: return(default)
+            #if type(val) is types.StringType:
+            return(int(val,16))
+        except:
+            return default
+
+    def asstring(self,key,col,default=None,format='%s'):
+        try:
+            val = self.getentry(key,col)
+            if val == None: return(default)
+            #if type(val) is types.StringType:
+            return(format % val)
+        except:
+            return default
+        
+    def keys_undefcolval(self,cols,keys = None):
+        if not (type(cols) is types.ListType): cols=[cols,]        
+        if keys == None: keys = self.rowkeys()
+        undefkeys = []
+        for key in keys:
+            undef = 0
+            for col in cols:
+                if self.getentry(key,col)==None:
+                    undef = 1
+                    break
+            if undef == 1:
+                undefkeys.append(key)
+        return(undefkeys)
+        
+    def keys_defcolval(self,cols,keys = None):
+        if not (type(cols) is types.ListType): cols=[cols,]        
+        if keys == None: keys = self.rowkeys()
+        defkeys = []
+        for key in keys:
+            undef = 0
+            for col in cols:
+                if self.getentry(key,col)==None:
+                    undef = 1
+                    break
+            if undef == 0:
+                defkeys.append(key)
+        return(defkeys)
+
+    def colMin(self, col, keys=None):
+        if keys == None: keys = self.rowkeys()
+        minval = self.getentry(keys[0], col)
+        for k in keys:
+            if self.getentry(k, col) < minval:
+                minval = self.getentry(k, col)
+        return minval
+    
+    def colMax(self, col, keys=None):
+        if keys == None: keys = self.rowkeys()
+        maxval = self.getentry(keys[0], col)
+        for k in keys:
+            if self.getentry(k, col) > maxval:
+                maxval = self.getentry(k, col)
+        return maxval
+
+
+    def initspline(self,xcol,ycol,keys=None,interpolationtype='spline', low_slope=None, high_slope=None):
+        x = self.col_as_list(xcol,keys=keys)
+        y = self.col_as_list(ycol,keys=keys)
+        #print x,y
+        if interpolationtype=='spline':
+            self.splinefunc = spline.Spline(x, y, low_slope=low_slope, high_slope=high_slope) 
+        elif interpolationtype=='linear':
+            self.splinefunc = spline.LinInt(x, y, low_slope=low_slope, high_slope=high_slope) 
+        elif interpolationtype=='logspline':
+            logx = [math.log(z) for z in x]
+            logy = [math.log(z) for z in y]
+            self.splinefunc = spline.Spline(logx,logy, low_slope=low_slope, high_slope=high_slope)
+        else:
+            raise RuntimeError,'ERROR: interpolationtype=%s is not allowed!' % interpolationtype
+        self.spline_interpolation_type = interpolationtype
+
+    def spline(self,x):
+        if self.spline_interpolation_type in ['spline','linear']:
+            return(self.splinefunc(x))
+        elif self.spline_interpolation_type == 'logspline':        
+            return(math.exp(self.splinefunc(math.log(x))))
+        else:
+            raise RuntimeError,'ERROR: interpolationtype=%s is not allowed!' % interpolationtype
+
+
+    def mkds9regionlist(self,xcol,ycol,keys=None,color='red',symbol='circle',WCSflag=False,save2file=None):
+        """
+        symbol: circle, box, diamond, cross, X, boxcircle
+        colors: white, black, red, green, blue, cyan, magenta, yellow
+        """
+        if keys == None: keys = self.allrowkeys
+        out = ['global color=%s font="helvetica 10 normal" select=1 highlite=1 edit=1 move=1 delete=1 include=1 fixed=0 source' % color]
+        if WCSflag:
+            out.append('fk5')
+        for key in keys:
+            out.append('point(%s,%s) # point=%s color=%s' % (self.asstring(key,xcol),self.asstring(key,ycol),symbol,color))
+        if save2file!=None:
+            f = open(save2file,'w')
+            for line in out:
+                f.write(line+'\n')
+            f.close()
+        return(out)
+
+    def straightline(self,keys,xcol,ycol,dycol=None,dycol2=None,dyval=1.0):
+        
+        if (len(keys)<2):
+            return(False,0,0,0,0)
+        
+        # Bevington, page 104
+        # y(x) = a + bx
+        if dycol==None:   
+            sumx2=sumx=sumy=sumxy=delta=0.0
+            for key in keys:
+                sumx2 += self.getentry(key,xcol)*self.getentry(key,xcol)
+                sumx  += self.getentry(key,xcol)
+                sumy  += self.getentry(key,ycol)
+                sumxy += self.getentry(key,xcol)*self.getentry(key,ycol)
+            delta = len(keys)*sumx2 - sumx*sumx
+            offset_a     = 1.0/delta * (sumx2*sumy - sumx*sumxy)
+            slope_b      = 1.0/delta * (len(keys)*sumxy - sumx*sumy)
+            offset_a_err = math.sqrt(dyval*dyval/delta*sumx2)
+            slope_b_err  = math.sqrt(len(keys)*dyval*dyval/delta)             
+        elif dycol != None and dycol2 == None:   
+            sumx2=sumx=sumy=sumxy=sumis2=delta=0.0
+            for key in keys:
+                inversesigma2 = 1.0/(self.getentry(key,dycol)*self.getentry(key,dycol))
+                sumis2 += inversesigma2
+                sumx2 += inversesigma2 * self.getentry(key,xcol)*self.getentry(key,xcol)
+                sumx  += inversesigma2 * self.getentry(key,xcol)
+                sumy  += inversesigma2 * self.getentry(key,ycol)
+                sumxy += inversesigma2 * self.getentry(key,xcol)*self.getentry(key,ycol)
+            delta = sumis2*sumx2 - sumx*sumx
+            offset_a     = 1.0/delta * (sumx2*sumy - sumx*sumxy)
+            slope_b      = 1.0/delta * (sumis2*sumxy - sumx*sumy)
+            offset_a_err = math.sqrt(1.0/delta * sumx2)
+            slope_b_err  = math.sqrt(1.0/delta * sumis2)
+        elif dycol2 != None:
+            sumx2=sumx=sumy=sumxy=sumis2=delta=0.0
+            for key in keys:
+                inversesigma2 = 1.0/(self.getentry(key,dycol2))
+                sumis2 += inversesigma2
+                sumx2 += inversesigma2 * self.getentry(key,xcol)*self.getentry(key,xcol)
+                sumx  += inversesigma2 * self.getentry(key,xcol)
+                sumy  += inversesigma2 * self.getentry(key,ycol)
+                sumxy += inversesigma2 * self.getentry(key,xcol)*self.getentry(key,ycol)
+            delta = sumis2*sumx2 - sumx*sumx
+            offset_a     = 1.0/delta * (sumx2*sumy - sumx*sumxy)
+            slope_b      = 1.0/delta * (sumis2*sumxy - sumx*sumy)
+            offset_a_err = math.sqrt(1.0/delta * sumx2)
+            slope_b_err  = math.sqrt(1.0/delta * sumis2)
+
+        return(slope_b,slope_b_err,offset_a,offset_a_err)
+
+
+
+    def straightline_errorcut(self,keys,xcol,ycol,offset,slope,dycol=None,dycol2=None,Nsigma=3.0,dyval=1.0,verbose=0):
+        
+        if (len(keys)<2):
+            return(False,0,0,0,0)
+        if not ('__temp4calcaverage_skipflag' in self.cols):
+            self.configcols(['__temp4calcaverage_skipflag'],'d',visible=0)
+            for key in keys:
+                self.setentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag',1) 
+        Nchanged = 0
+        Nskipped=Nused=0
+        C1=C2=0.0
+        
+        offset_a     = None
+        slope_b      = None
+        offset_a_err = None
+        slope_b_err  = None
+        Nchanged     = 0
+        Nused        = 0
+        Nskipped     = 0
+
+        # Bevington, page 104
+        # y(x) = a + bx
+        if dycol2 == None:
+            sumx2=sumx=sumy=sumxy=sumis2=delta=0.0
+            for key in keys:
+                skipflag = 0
+                if Nsigma>0.0:
+                    delta = slope*self.getentry(key,xcol)+offset - self.getentry(key,ycol)
+                    if delta * delta > Nsigma * Nsigma * (self.getentry(key,dycol) * self.getentry(key,dycol)):
+                        if verbose==1: print "I am getting skipped", abs(delta), Nsigma*self.getentry(key,dycol), (abs(delta)> Nsigma*self.getentry(key,dycol))
+                        if verbose>1:
+                            print "I am getting skipped0", self.getentry(key,xcol),self.getentry(key,ycol),self.getentry(key,dycol)
+                            print "I am getting skipped1", abs(delta), Nsigma*self.getentry(key,dycol), (abs(delta)> Nsigma*self.getentry(key,dycol))
+                        skipflag = 1
+                    else:
+                        if verbose>1:
+                            print "I DONT get skipped0", self.getentry(key,xcol),self.getentry(key,ycol),self.getentry(key,dycol)
+                            print "I DONT get skipped1", abs(delta), Nsigma*self.getentry(key,dycol), (abs(delta)> Nsigma*self.getentry(key,dycol))
+                    if skipflag != self.getentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag'):
+                        Nchanged += 1
+                self.setentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag',skipflag)
+                if skipflag:
+                    Nskipped += 1
+                    continue
+                inverror2 = 1.0/(self.getentry(key,dycol)*self.getentry(key,dycol))
+                C1 += self.getentry(key,ycol)*inverror2
+                C2 += inverror2
+                Nused+=1
+            if Nused<1:
+                if verbose:
+                    print 'WARNING: no data to calculate average of col %s!' % (col)
+                    print 'slope = %.2f, Nsigma=%.0f' % (slope,Nsigma)
+                    self.printtxttable(keys=keys,cols=[ycol,dycol])
+                return (None,None,None,None,None,None,None)
+            if Nused==1:
+                Nused2=0
+                for key in keys:
+                    if self.getentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag'):
+                        continue
+                    data = self.getentry(key,ycol)
+                    data_err = self.getentry(key,dycol)
+                    Nused2 += 1
+                if Nused2 != Nused:
+                    raise RuntimeError,'ERROR: BUG!!!!!! Nused2 != Nused (%d!=%d) in calcaverage_errorcut' % (Nused2,Nused)
+                offset_a     = data
+                slope_b      = 0
+                offset_a_err = data_err
+                slope_b_err  = 0
+            if Nused>1:
+                Nused2=0
+                for key in keys:
+                    if self.getentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag'):
+                        continue
+                    inversesigma2 = 1.0/(self.getentry(key,dycol)*self.getentry(key,dycol))
+                    sumis2 += inversesigma2
+                    sumx2 += inversesigma2 * self.getentry(key,xcol)*self.getentry(key,xcol)
+                    sumx  += inversesigma2 * self.getentry(key,xcol)
+                    sumy  += inversesigma2 * self.getentry(key,ycol)
+                    sumxy += inversesigma2 * self.getentry(key,xcol)*self.getentry(key,ycol)
+                    Nused2 += 1
+                if Nused2 != Nused:
+                    raise RuntimeError,'ERROR: BUG!!!!!! Nused2 != Nused (%d!=%d) in calcaverage_errorcut' % (Nused2,Nused)
+                delta = sumis2*sumx2 - sumx*sumx
+                if delta > 0 :
+                    offset_a     = 1.0/delta * (sumx2*sumy - sumx*sumxy)
+                    slope_b      = 1.0/delta * (sumis2*sumxy - sumx*sumy)
+                    offset_a_err = math.sqrt(1.0/delta * sumx2)
+                    slope_b_err  = math.sqrt(1.0/delta * sumis2)
+                else :
+                    return(None,None,None,None,None,None,None)
+
+        else :   #quicker if no verbose
+            sumx2=sumx=sumy=sumxy=sumis2=delta=0.0
+            for key in keys:
+                skipflag = 0
+                if Nsigma>0.0:
+                    delta = slope*self.getentry(key,xcol)+offset - self.getentry(key,ycol)
+                    if delta * delta > Nsigma * Nsigma * (self.getentry(key,dycol2)) :
+                        if verbose==1: print "I am getting skipped", abs(delta), Nsigma*math.sqrt(self.getentry(key,dycol2)), (abs(delta)> Nsigma*math.sqrt(self.getentry(key,dycol2)))
+                        if verbose>1:
+                            print "I am getting skipped0", self.getentry(key,xcol),self.getentry(key,ycol),math.sqrt(self.getentry(key,dycol2))
+                            print "I am getting skipped1", abs(delta), Nsigma*math.sqrt(self.getentry(key,dycol2)), (delta*delta > Nsigma*Nsigma*self.getentry(key,dycol2))
+                        skipflag = 1
+                    else:
+                        if verbose>1:
+                            print "I DONT get skipped0",self.getentry(key,xcol),self.getentry(key,ycol),math.sqrt(self.getentry(key,dycol2))
+                            print "I DONT get skipped1", abs(delta), Nsigma*math.sqrt(self.getentry(key,dycol2)), (delta*delta > Nsigma*Nsigma*self.getentry(key,dycol2))
+                    if skipflag != self.getentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag'):
+                        Nchanged += 1
+                self.setentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag',skipflag)
+                if skipflag:
+                    Nskipped += 1
+                    continue
+                inverror2 = 1.0/self.getentry(key,dycol2)
+                Nused+=1
+            if Nused<1:
+                if verbose:
+                    print 'WARNING: no data to calculate average of col %s!' % (ycol)
+                    print 'slope = %.2f, Nsigma=%.0f' % (slope,Nsigma)
+                    self.printtxttable(keys=keys,cols=[ycol,dycol2])
+                return (None,None,None,None,None,None,None)
+            if Nused==1:
+                Nused2=0
+                for key in keys:
+                    if self.getentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag'):
+                        continue
+                    data = self.getentry(key,ycol)
+                    data_err = math.sqrt(self.getentry(key,dycol2))
+                    Nused2 += 1
+                if Nused2 != Nused:
+                    raise RuntimeError,'ERROR: BUG!!!!!! Nused2 != Nused (%d!=%d) in calcaverage_errorcut' % (Nused2,Nused)
+                offset_a     = data
+                slope_b      = 0
+                offset_a_err = data_err
+                slope_b_err  = 0
+            if Nused>1:
+                Nused2=0
+                for key in keys:
+                    if self.getentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag'):
+                        continue
+                    inversesigma2 = 1.0/(self.getentry(key,dycol2))
+                    sumis2 += inversesigma2
+                    sumx2 += inversesigma2 * self.getentry(key,xcol)*self.getentry(key,xcol)
+                    sumx  += inversesigma2 * self.getentry(key,xcol)
+                    sumy  += inversesigma2 * self.getentry(key,ycol)
+                    sumxy += inversesigma2 * self.getentry(key,xcol)*self.getentry(key,ycol)
+                    Nused2 += 1
+                if Nused2 != Nused:
+                    raise RuntimeError,'ERROR: BUG!!!!!! Nused2 != Nused (%d!=%d) in calcaverage_errorcut' % (Nused2,Nused)
+                delta = sumis2*sumx2 - sumx*sumx
+                if delta > 0 :
+                    offset_a     = 1.0/delta * (sumx2*sumy - sumx*sumxy)
+                    slope_b      = 1.0/delta * (sumis2*sumxy - sumx*sumy)
+                    offset_a_err = math.sqrt(1.0/delta * sumx2)
+                    slope_b_err  = math.sqrt(1.0/delta * sumis2)
+                    return(slope_b,slope_b_err,offset_a,offset_a_err,Nchanged,Nused,Nskipped)
+                else :
+                    return(None,None,None,None,None,None,None)
+        return(slope_b,slope_b_err,offset_a,offset_a_err,Nchanged,Nused,Nskipped)
+
+
+    def straightline_errorcutloop(self,keys,xcol,ycol,dycol=None,dycol2=None,Nsigma=3.0,dyval=1.0,Nitmax=10,verbose=0):
+        if dycol == None and dycol2 == None :
+            print 'WARNING! GIVE AT LEAST ONE ERROR COLUMN IN STRAIGHTLINE_ERRORCUTLOOP, SQUARED OR NOT'
+            return False
+        self.configcols(['__temp4calcaverage_skipflag'],'d',visible=0)
+        for key in keys:
+            self.setentry(key,'__temp4calcaverage_skipflag',1) 
+        slope_b = offset_a = 0.0
+        Nchanged=Nused=Nskipped=0
+        i = 0
+        converged = 0
+        while ((i<Nitmax) or (Nitmax==0)) and (not converged):
+            if i==0:
+                Nsigma_temp = 3*Nsigma
+            else:
+                Nsigma_temp = Nsigma        
+            (slope_b,slope_b_err,offset_a,offset_a_err,Nchanged,Nused,Nskipped) = self.straightline_errorcut(keys,xcol,ycol,offset_a,slope_b,dycol=dycol,dycol2=dycol2,Nsigma=Nsigma_temp,dyval=dyval,verbose=verbose)
+            # Only do a sigma cut if wanted
+            if verbose>=1 and slope_b!=None and slope_b != None:
+                print "slope_b:%f slope_b_err:%f offset_a:%f offset_a_err:%f Nchanged:%d Nused:%d Nskipped:%d" % (slope_b,slope_b_err,offset_a,offset_a_err,Nchanged,Nused,Nskipped)
+            if Nsigma == 0.0:
+                break
+            if (i>0) and (Nchanged==0):
+                break
+            if slope_b==None :
+                break
+            #if verbose:
+            #    print 'Nused round',i, Nused, len(keys)
+            i+=1
+        return(slope_b,slope_b_err,offset_a,offset_a_err,Nchanged,Nused,Nskipped)
diff --git a/tools.py b/tools.py
index c6a0863e6..7733827f1 100644
--- a/tools.py
+++ b/tools.py
@@ -3,10 +3,12 @@
 from scipy.optimize import curve_fit
 from scipy.misc import imresize
 import numpy as np
-from astropy.modeling import models, fitting
+from astropy.modeling import models, fitting, Fittable2DModel, Parameter
 from astropy.stats import sigma_clip
 import warnings
 from scipy.signal import fftconvolve, gaussian
+from scipy.ndimage.filters import maximum_filter
+from scipy.ndimage.morphology import generate_binary_structure, binary_erosion
 
 from skimage.feature import hessian_matrix
 
@@ -48,7 +50,7 @@ def multigauss_and_bgd(x,*params):
     return out
 
 def fit_multigauss_and_bgd(x,y,guess=[10,1000,1,0,0,1],bounds=(-np.inf,np.inf),sigma=None):
-    maxfev=100000
+    maxfev=1000000
     popt,pcov = curve_fit(multigauss_and_bgd,x,y,p0=guess,bounds=bounds,maxfev=maxfev,sigma=sigma)
     return popt, pcov
 
@@ -98,6 +100,16 @@ def fit_poly1d_outlier_removal(x,y,order=2,sigma=3.0,niter=3):
         or_fit = fitting.FittingWithOutlierRemoval(fit, sigma_clip, niter=niter, sigma=sigma)
         # get fitted model and filtered data
         filtered_data, or_fitted_model = or_fit(gg_init, x, y)
+        '''
+        import matplotlib.pyplot as plt
+        plt.figure(figsize=(8,5))
+        plt.plot(x, y, 'gx', label="original data")
+        plt.plot(x, filtered_data, 'r+', label="filtered data")
+        plt.plot(x, or_fitted_model(x), 'r--',
+                 label="model fitted w/ filtered data")
+        plt.legend(loc=2, numpoints=1)
+        plt.show()
+        '''
         return or_fitted_model
 
 def fit_poly2d_outlier_removal(x,y,z,order=2,sigma=3.0,niter=30):
@@ -117,7 +129,7 @@ def tied_circular_gauss2d(g1):
     std = g1.x_stddev
     return std
 
-def fit_gauss2d_outlier_removal(x,y,z,sigma=3.0,niter=30,guess=None,bounds=None,circular=False):
+def fit_gauss2d_outlier_removal(x,y,z,sigma=3.0,niter=50,guess=None,bounds=None,circular=False):
     '''Gauss2D parameters: amplitude, x_mean,y_mean,x_stddev, y_stddev,theta'''
     gg_init = models.Gaussian2D()
     if guess is not None:
@@ -137,9 +149,10 @@ def fit_gauss2d_outlier_removal(x,y,z,sigma=3.0,niter=30,guess=None,bounds=None,
         or_fit = fitting.FittingWithOutlierRemoval(fit, sigma_clip, niter=niter, sigma=sigma)
         # get fitted model and filtered data
         filtered_data, or_fitted_model = or_fit(gg_init, x, y, z)
+        if parameters.VERBOSE: print or_fitted_model
         return or_fitted_model
-
-def fit_moffat2d_outlier_removal(x,y,z,sigma=3.0,niter=30,guess=None,bounds=None):
+   
+def fit_moffat2d_outlier_removal(x,y,z,sigma=3.0,niter=50,guess=None,bounds=None):
     '''Moffat2D parameters: amplitude, x_mean,y_mean,gamma,alpha'''
     gg_init = models.Moffat2D()
     if guess is not None:
@@ -156,7 +169,65 @@ def fit_moffat2d_outlier_removal(x,y,z,sigma=3.0,niter=30,guess=None,bounds=None
         or_fit = fitting.FittingWithOutlierRemoval(fit, sigma_clip, niter=niter, sigma=sigma)
         # get fitted model and filtered data
         filtered_data, or_fitted_model = or_fit(gg_init, x, y, z)
-        print or_fitted_model
+        if parameters.VERBOSE: print or_fitted_model
+        return or_fitted_model
+
+
+class Star2D(Fittable2DModel):
+
+    amplitude =  Parameter('amplitude',default=1)
+    x_mean = Parameter('x_mean',default=0)
+    y_mean = Parameter('y_mean',default=0)
+    stddev = Parameter('stddev',default=1)
+    saturation = Parameter('saturation',default=1)
+
+    def __init__(self,amplitude=amplitude.default, x_mean=x_mean.default, y_mean=y_mean.default, stddev=stddev.default, saturation=saturation.default, **kwargs):
+        super(Fittable2DModel, self).__init__(**kwargs)
+
+    @property
+    def fwhm(self):
+        return self.stddev / 2.335
+    
+    @staticmethod
+    def evaluate(x, y, amplitude, x_mean, y_mean, stddev, saturation):
+        a = amplitude * np.exp(-(1 / (2. * stddev**2)) * (x - x_mean)**2 - (1 / (2. * stddev**2)) * (y - y_mean)**2)
+        if isinstance(x, float) and isinstance(y, float):
+            if a > saturation:
+                return saturation
+            else:
+                return a
+        else:
+            a[np.where(a>=saturation)] = saturation
+            return a
+
+    @staticmethod
+    def fit_deriv(x, y, amplitude, x_mean, y_mean, stddev, saturation):
+        d_amplitude = np.exp(-((1 / (2. * stddev**2)) * (x - x_mean)**2 + (1 / (2. * stddev**2)) * (y - y_mean)**2))
+        d_x_mean = - amplitude * (x - x_mean) / (stddev**2) * np.exp(-(1 / (2. * stddev**2)) * (x - x_mean)**2 - (1 / (2. * stddev**2)) * (y - y_mean)**2)
+        d_y_mean = - amplitude * (y - y_mean) / (stddev**2) * np.exp(-(1 / (2. * stddev**2)) * (x - x_mean)**2 - (1 / (2. * stddev**2)) * (y - y_mean)**2)
+        d_stddev = amplitude * ((x - x_mean)**2+(y - y_mean)**2) / (stddev**3) * np.exp(-(1 / (2. * stddev**2)) * (x - x_mean)**2 - (1 / (2. * stddev**2)) * (y - y_mean)**2)
+        d_saturation = np.zeros_like(x)
+        return [d_amplitude, d_x_mean, d_y_mean, d_stddev, d_saturation]
+    
+def fit_star2d_outlier_removal(x,y,z,sigma=3.0,niter=50,guess=None,bounds=None):
+    '''Star2D parameters: amplitude, x_mean,y_mean,stddev,saturation'''
+    gg_init = Star2D()
+    if guess is not None:
+        for ip,p in enumerate(gg_init.param_names):
+            getattr(gg_init,p).value = guess[ip]
+    if bounds is not None:
+        for ip,p in enumerate(gg_init.param_names):
+            getattr(gg_init,p).min = bounds[0][ip]
+            getattr(gg_init,p).max = bounds[1][ip]
+    gg_init.saturation.fixed = True
+    with warnings.catch_warnings():
+        # Ignore model linearity warning from the fitter
+        warnings.simplefilter('ignore')
+        fit = fitting.LevMarLSQFitter()
+        or_fit = fitting.FittingWithOutlierRemoval(fit, sigma_clip, niter=niter, sigma=sigma)
+        # get fitted model and filtered data
+        filtered_data, or_fitted_model = or_fit(gg_init, x, y, z)
+        if parameters.VERBOSE: print or_fitted_model
         return or_fitted_model
 
 def find_nearest(array,value):
@@ -284,3 +355,63 @@ def formatting_numbers(value,errorhigh,errorlow,std=None,label=None):
     if std is not None : out += [str_std]
     out = tuple(out)
     return out
+
+def pixel_rotation(x,y,theta,x0=0,y0=0):
+    u =  np.cos(theta)*(x-x0) + np.sin(theta)*(y-y0)
+    v = -np.sin(theta)*(x-x0) + np.cos(theta)*(y-y0)
+    x = u + x0
+    y = v + y0
+    return u,v
+
+def detect_peaks(image):
+    """
+    Takes an image and detect the peaks usingthe local maximum filter.
+    Returns a boolean mask of the peaks (i.e. 1 when
+    the pixel's value is the neighborhood maximum, 0 otherwise)
+    """
+
+    # define an 8-connected neighborhood
+    neighborhood = generate_binary_structure(2,2)
+
+    #apply the local maximum filter; all pixel of maximal value 
+    #in their neighborhood are set to 1
+    local_max = maximum_filter(image, footprint=neighborhood)==image
+    #local_max is a mask that contains the peaks we are 
+    #looking for, but also the background.
+    #In order to isolate the peaks we must remove the background from the mask.
+
+    #we create the mask of the background
+    background = (image==0)
+
+    #a little technicality: we must erode the background in order to 
+    #successfully subtract it form local_max, otherwise a line will 
+    #appear along the background border (artifact of the local maximum filter)
+    eroded_background = binary_erosion(background, structure=neighborhood, border_value=50)
+
+    #we obtain the final mask, containing only peaks, 
+    #by removing the background from the local_max mask (xor operation)
+    detected_peaks = local_max ^ eroded_background
+
+    return detected_peaks
+
+def clean_target_spikes(data,saturation):
+    saturated_pixels = np.where(data > saturation)
+    data[saturated_pixels] = saturation
+    NY, NX = data.shape
+    delta  = len(saturated_pixels[0])
+    while delta > 0:
+        delta = len(saturated_pixels[0])
+        grady, gradx = np.gradient(data)
+        for iy in range(1,NY-1):
+            for ix in range(1,NX-1):
+                #if grady[iy,ix]  > 0.8*np.max(grady) :
+                #    data[iy,ix] = data[iy-1,ix]
+                #if grady[iy,ix]  < 0.8*np.min(grady) :
+                #    data[iy,ix] = data[iy+1,ix]
+                if gradx[iy,ix]  > 0.8*np.max(gradx) :
+                    data[iy,ix] = data[iy,ix-1]
+                if gradx[iy,ix]  < 0.8*np.min(gradx) :
+                    data[iy,ix] = data[iy,ix+1]
+        saturated_pixels = np.where(data >= saturation)
+        delta = delta - len(saturated_pixels[0])
+    return data