eleanor.ffi = class ffi(builtins.object)
    This class allows the user to download all full-frame images for a given sector,
     camera, and chip. It also allows the user to create their own pointing model
     based on each cadence for a given combination of sector, camera, and chip.
 
No individual user should have to download all of the full-frame images because
     stacked postcards will be available for the user to download from MAST.
 
Parameters
----------
sector : int, optional
camera : int, optional
chip : int, optional
 
  Methods defined here:
__init__(self, sector=None, camera=None, chip=None)
Initialize self.  See help(type(self)) for accurate signature.
build_pointing_model(self, pos_predicted, pos_inferred, outlier_removal=False)
Builds an affine transformation to correct the positions of stars
   from a possibly incorrect WCS.
 
Parameters
----------
pos_predicted : tuple
    Positions taken straight from the WCS; [[x,y],[x,y],...] format.
pos_inferred : tuple
    Positions taken using any centroiding method; [[x,y],[x,y],...] format.
outlier_removal : bool, optional
    Whether to clip 1-sigma outlier frames. Default `False`.
 
Returns
-------
xhat : np.ndarray
    (3, 3) affine transformation matrix between WCS positions
    and inferred positions.
download_ffis(self, download_dir=None)
Downloads entire sector of data into FFI download directory.
 
Parameters
----------
download_dir : str
    Location where the data files will be stored.
    Defaults to "~/.eleanor/sector_{}/ffis" if `None` is passed.
pointing_model_per_cadence(self, out_dir=None, n_sources=350)
Step through build_pointing_model for each cadence.
sort_by_date(self)
Sorts FITS files by start date of observation.

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)