X射线探测是多信使天文时代重要组成部分,本论文主要研究空间X射线偏振信息的探测,可用于研究极端重力环境和极端磁场环境下的物理规律。探测空间X射线偏振所用的仪器为气体像素探测器,通过统计待测X射线与探测器中工作气体发生光电效应产生光电子的发射方向,来反映X射线的偏振信息。目前国内外使用气体像素探测器探测X射线偏振的项目有:极光计划,成像X射线探测仪（IXPE）,增强X射线时变与偏振平台（e XTP）等,均会产生大量关于气体像素探测器的科学数据。本文探究了两种由Python编写的气体像素探测器数据处理方法,分别是力矩分析法和深度学习法。第一章主要介绍了空间X射线偏振探测的发展历史和最新成果,并介绍了四个近现代使用气体像素探测器探测空间X射线偏振的科学项目,使用四个案例分析了探测天文X射线偏振的物理意义。具体介绍了气体像素探测器的构成,以及气体像素探测器探测X射线偏振的物理依据。第二章介绍了气体像素探测器的数据,从实验和仿真两个角度分别介绍了气体像素探测器科学数据的构成与数据结构。第三章介绍了如何使用力矩分析法处理气体像素探测器的数据,分别从数学原理、Python代码、方法优化、以及结果分析的角度,详细介绍了如何编写Python程序使用力矩分析法分析X射线的偏振。根据实验数据和仿真数据的不同,分别介绍了使用力矩分析法进行数据处理的具体操作,包括数据读取、数据切片、解码赋值、径迹还原、数据降噪、求解力矩、重建发射方向和绘制调制曲线等。最后通过四个具体的案例,对力矩分析法的数据处理结果进行介绍,讨论了力矩分析法的优势与不足。第四章介绍了如何使用深度学习法处理气体像素探测器的数据,分别从深度学习的发展、卷积神经网络的构成、主流的深度学习框架、搭建卷积神经网络和使用模型进行回归预测等角度详细介绍了如何使用Tensor Flow框架,搭建卷积神经网络处理气体像素探测器的数据。根据实验数据和仿真数据的不同,分别介绍了数据读入、数据赋值形成矩阵、建立卷积神经网络、进行机器学习、保存模型和使用训练好的模型进行数据处理等步骤,并对以上操作所需要的程序进行了介绍。第五章对结果进行讨论,本文使用了针对气体像素探测器数据处理的力矩分析法和深度学习法,均能根据气体像素探测器的数据分析出所测X射线的偏振情况。根据对两种数据处理方法的结果进行分析,可以发现力矩分析法具有速度快,稳定性强的优点,但有平均误差大的缺点,深度学习法具有准确度高、成长性好的优点,但有速度慢、迁移性差的缺点。