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[交流]
VASP數據使用ovito官網腳本分析voronio
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1.能不能用ovito處理AIMD的XDATCAR文件？ 2.如果可以為什么我用官網提供的Python腳本只能得出第一個離子步的數據? 3.有沒有大佬可以幫忙改進一下Python腳本？ # Import OVITO modules. from ovito.io import * from ovito.modifiers import * from ovito.pipeline import * # Import NumPy module. import numpy # Load a simulation snapshot of a Cu-Zr metallic glass. pipeline = import_file("D:/ovito/400/XDATCAR",multiple_frames = True) # Set atomic radii (required for polydisperse Voronoi tessellation). atom_types = pipeline.source.data.particles['Particle Type'].types atom_types[0].radius = 1.28 # atomic radius (atom type 1 in input file) atom_types[1].radius = 1.55 # atomic radius (atom type 2 in input file) # Set up the Voronoi analysis modifier. voro = VoronoiAnalysisModifier( compute_indices = True, use_radii = True, edge_threshold = 0.1 ) pipeline.modifiers.append(voro) # Let OVITO compute the results. data = pipeline.compute() # Access computed Voronoi indices. # This is an (N) x (M) array, where M is the maximum face order. voro_indices = data.particles['Voronoi Index'] # This helper function takes a two-dimensional array and computes a frequency # histogram of the data rows using some NumPy magic. # It returns two arrays (of equal length): # 1. The list of unique data rows from the input array # 2. The number of occurences of each unique row # Both arrays are sorted in descending order such that the most frequent rows # are listed first. def row_histogram(a): ca = numpy.ascontiguousarray(a).view([('', a.dtype)] * a.shape[1]) unique, indices, inverse = numpy.unique(ca, return_index=True, return_inverse=True) counts = numpy.bincount(inverse) sort_indices = numpy.argsort(counts)[::-1] return (a[indices[sort_indices]], counts[sort_indices]) # Compute frequency histogram. unique_indices, counts = row_histogram(voro_indices) # Print the ten most frequent histogram entries. for i in range(10): print("%s\t%i\t(%.1f %%)" % (tuple(unique_indices), counts, 100.0*float(counts)/len(voro_indices))) result： (0, 0, 0, 2, 8, 4, 0, 0) 11 (5.5 %) (0, 0, 0, 3, 6, 4, 0, 0) 7 (3.5 %) (0, 0, 0, 0, 12, 0, 0, 0) 6 (3.0 %) (0, 0, 0, 1, 10, 3, 0, 0) 5 (2.5 %) (0, 0, 0, 2, 8, 1, 0, 0) 5 (2.5 %) (0, 0, 0, 4, 6, 4, 0, 0) 5 (2.5 %) (0, 0, 0, 2, 8, 5, 0, 0) 5 (2.5 %) (0, 0, 0, 1, 10, 2, 0, 0) 5 (2.5 %) (0, 0, 0, 2, 8, 0, 0, 0) 4 (2.0 %) (0, 0, 0, 4, 4, 6, 0, 0) 3 (1.5 %) |
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4樓2022-06-22 14:07:45
簡單回復
2020-09-16 14:37
回復
cnzs(金幣+1): 謝謝參與
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