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DFT的Matlab源代码-Dipole-ACF:利用Python 2.7版本脚本处理总偶极矩数据的工具...

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简介:
这段简介描述了一个基于Python 2.7的脚本工具,用于分析和处理来自密度泛函理论(DFT)计算的总偶极矩数据,该工具特别针对Dipole-ACF方法优化。 这个小项目是我进行从头算分子动力学(AIMD)模拟工作的一部分,在此过程中编写了一个Python脚本(使用版本2.7),用于基于自相关函数的快速傅里叶变换(FFT)来计算红外光谱。 该脚本首先读取由CP2K软件包中的QuickStep模块生成的总偶极矩数据,然后计算这些偶极子的时间导数以获得偶极子素数。接下来,程序会根据得到的数据计算出自相关函数,并由此得出D_p自相关的数组(DACF)。通过在该DACF上执行快速傅里叶变换操作后便可以生成最终的红外光谱数据。 最后,使用Matplotlib模块对这些结果进行图形化展示。为了运行这个脚本需要安装以下Python库: - NumPy (1.9.1或更高版本) - Scipy (0.17.0或以上版本) - Matplotlib(至少为1.4版) 该脚本的当前版本是3.3,它是在Kulig博士最初编写的ir_total_QC.py的基础上进行了改进。原始版本是一个不依赖于NumPy、Scipy等科学计算库,并且没有图形显示功能的纯Python程序。 主要更新包括: - 更高效的代码结构 - 使用了上述提到的数据处理和绘图工具

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  • DFTMatlab-Dipole-ACFPython 2.7...
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    这段简介描述了一个基于Python 2.7的脚本工具,用于分析和处理来自密度泛函理论(DFT)计算的总偶极矩数据,该工具特别针对Dipole-ACF方法优化。 这个小项目是我进行从头算分子动力学(AIMD)模拟工作的一部分,在此过程中编写了一个Python脚本(使用版本2.7),用于基于自相关函数的快速傅里叶变换(FFT)来计算红外光谱。 该脚本首先读取由CP2K软件包中的QuickStep模块生成的总偶极矩数据,然后计算这些偶极子的时间导数以获得偶极子素数。接下来,程序会根据得到的数据计算出自相关函数,并由此得出D_p自相关的数组(DACF)。通过在该DACF上执行快速傅里叶变换操作后便可以生成最终的红外光谱数据。 最后,使用Matplotlib模块对这些结果进行图形化展示。为了运行这个脚本需要安装以下Python库: - NumPy (1.9.1或更高版本) - Scipy (0.17.0或以上版本) - Matplotlib(至少为1.4版) 该脚本的当前版本是3.3,它是在Kulig博士最初编写的ir_total_QC.py的基础上进行了改进。原始版本是一个不依赖于NumPy、Scipy等科学计算库,并且没有图形显示功能的纯Python程序。 主要更新包括: - 更高效的代码结构 - 使用了上述提到的数据处理和绘图工具
  • Python 2.7
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    Python 2.7脚本专注于使用Python编程语言的2.7版本编写高效、简洁的应用程序和自动化工具。该版本提供了丰富的库支持与灵活的语法,适用于初学者及专业开发者。 Python 2.7脚本段落件,下载后放置到相关目录即可使用。
  • DFTMatlab与pyDTCWT:DTCWTPython实现
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    本项目包含用于离散包波let变换(DTCWT)的Matlab源代码及其实现于Python环境下的改进版pyDTCWT,便于跨平台信号处理研究。 pyDTCWT是双树复数小波变换的一个开源Python实现,并且不受限制。目前该库仅实现了1D和2D转换的参考包,没有进行任何加速尝试。源代码具有很高的可读性,并通过pythonsetup.py build_sphinx生成文档来记录使用方法。此外,还包括未在文档中提及的一些额外功能(以及大量的冗余代码)reference_cmplx.py文件展示了如何将DTCWT推广到复杂输入的过程,并为互补滤波器对提供了负频带上的支持。这使得实际输入的DTCWT结果类似于离散傅里叶变换(DFT)中的共轭对称性对于负频率的情况。该软件在GPLv3.0许可下发布。
  • DFTMATLAB-CatHub: Catalysis-Hub.org上SurfaceReactionsPython...
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    这段内容介绍的是一个基于Python和MATLAB开发的工具包CatHub,它用于访问和分析Catalysis-Hub.org网站上SurfaceReactions数据库中的数据。特别地,其中包含了用于密度泛函理论(DFT)计算的MATLAB源代码。此资源为催化反应研究提供了便利的数据支持与计算能力。 DFT的Matlab源代码介绍了CatHub提供的与SurfaceReactions数据库接口的功能。该模块包含一个命令行界面,可用于访问和上传数据。以下是简短指南:有关如何提交数据的具体信息,请参阅相关文档。 运行cathub的方法是通过执行`cathub --help`或其任何子命令(如`cathubreactions --help`)来获取帮助信息。 在Python中查询表面反应数据库的示例代码如下: ```python from cathub.cathubsql import CathubSQL # 获取催化中心的数据 db = CathubSQL() # 从本地文件加载数据 db = CathubSQL(filename.db) # 在熊猫数据框中获取React信息 dataframe = db.get_dataframe(pub_id=PengRole2020, include_atoms=False, include_atoms=True) # 包含原子信息的数据 ``` 注意:`include_atoms=True/False`参数用于控制是否包含原子信息。
  • DFTMATLAB-VASP-DOS提取器:基于PymatgenPython于从vasprun...
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    这段代码是为Materials Science社区提供的一个开源工具,它利用Python和Pymatgen库来解析VASP计算生成的vasprun.xml文件,并从中提取态密度(DOS)数据。此外,该脚本还提供了将DOS结果转换成MATLAB可读格式的功能,以便进一步的数据分析与可视化处理。 DFT的MATLAB源代码VASP_DOS_extractor简介:这是一个基于Python库pymatgen编写的脚本,用于从vasprun.xml文件中提取状态密度(DOS)以及投影态密度数据。 该脚本替代了使用p4vasp进行常见操作的一种方式——即从输出中抽取DOS信息。尽管p4vasp提供了一个直观的图形用户界面,但当处理包含大量原子、能带和能量网格的数据时,这个过程可能变得耗时且繁琐。在运行此脚本前,请确保已安装了Python库pymatgen。 使用p4vasp的传统步骤包括:下载xml文件至本地计算机(通常超过100MB)、打开该xml文件于p4vasp界面、选择绘制特定元素或单个原子的局部投影态密度,并将提取的数据导出到指定文件名中。利用DOS_extractor.py脚本,上述操作可以通过单一命令行实现: $python DOS_extractor.py [xml_filename] [out_filename] [entries_or_options] 其中[xml_filename]: 输入vasprun.xml文件; [out_filename]: 输出结果的保存路径及名称。 该方法大大简化了从VASP计算中提取DOS信息的过程,节省了大量的时间和精力。
  • DFT MATLAB与pyprocar:电子结构预及后Python
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    本项目提供了一套基于MATLAB和Python(pyprocar)的工具集,用于高效地进行材料科学中的电子结构数据处理。涵盖从密度泛函理论计算结果解析到高级可视化分析的全流程支持。 PyProcar 是一个健壮的开源 Python 库,用于对密度泛函理论 (DFT) 计算所得电子结构数据进行预处理。该库提供了一系列功能来管理从 PROCAR 格式获取的数据。PROCAR 格式包含 Kohn-Sham 态在原子轨道上的投影信息,并针对每个 k 点、每条能带和每个原子进行了详细记录。 PyProcar 可执行多种任务,包括绘制二维(2D)和三维(3D)的平面以及自旋/原子/轨道投影带结构图与费米表面图;生成费米速度图;展开超级单元的色散关系;比较来自多个 DFT 计算的结果;展示状态的部分密度,并为给定晶体结构设计 k 点路径。 目前支持以下软件: - VASP - Quantum ESPRESSO - Abinit - Lobster 开发者包括: - 弗朗西斯科·穆尼兹(Francisco Muñoz) - 阿尔多·罗梅罗(Aldo Romero) - 索比希特·辛格(Sobhit Singh) - 佩德拉姆·塔瓦兹(Pedram Tavadze) - 埃里克·布斯凯(Eric Bousquet) - 徐鹤 - 莱西·鲍彻(Reese Boucher) - 洛根·朗弗雷迪(Logan Freitag) - 弗雷德里克·法拉(Freddy Farah) 如果您在工作中使用了该库,建议引用如下。
  • Dipole-source-grid-method.zip_子网格法_子颤振分析
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    本资源提供了一种基于偶极子源的网格方法工具包,用于进行偶极子颤振现象的深入分析与研究。包含代码、文档及示例数据。 改进了跨声速偶极子网格法(TDLM),在颤振计算中能够自动求得颤振点速度,从而显著提高了计算效率,并有利于该方法在较高马赫数及较大减缩频率条件下的应用。
  • Windows批
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    Windows批处理脚本工具是一种用于自动化执行一系列命令行任务的编程方式,适用于各种日常维护和系统管理操作。 这是一个适用于Windows平台的批处理文件,集成了多种实用功能,并且易于操作。用户可以根据自己的需求对内容进行自定义调整。该批处理文件包括以下功能: 1. 清理系统垃圾。 2. 修复图片打开缓慢的问题。 3. 重启explorer进程。 4. 定时关机和取消定时关机设置。 5. 获取并清除右键权限。 6. 备份优化系统服务配置。 7. 清除任务栏历史图标记录。 8. 去掉桌面小箭头的恢复选项。 9. 清除图片位置文件夹信息。 10. 开启或关闭虚拟WiFi功能。 11. 查看IP配置详情。 12. 关闭和开启休眠模式设置。 13. 显示电池相关信息。 14. 控制私密盘开关状态。 15. 检查硬件设备详细信息。 16. 展示驱动器列表及属性。 17. 诊断硬盘是否出现损坏情况。 18. 清理系统缓存文件夹内容。 19. 初始化网络环境设置。 20. 取消默认浏览器设定 A. 查看当前进程的完整路径信息 B. 批处理文件加解密功能 C. 恢复语言栏正常显示 D. 修改host屏蔽网址或解除屏蔽操作 E. 运行批处理命令执行程序。 F. 分析批处理危险等级工具 G. 在右键菜单中添加记事本打开选项。 H. 清除运行记录痕迹。 I. 移除顽固文件夹和文件。 J. 弹出光驱装置操作。 K. 显示隐藏的文件及扩展名功能。 L. 添加上帝模式设置。
  • Python库比较
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    这是一个用于比较不同Python数据库差异的自动化脚本工具,旨在简化数据对比和分析过程,提高开发效率。 1. 对比两个数据库的表结构差异。 2. 比较两个数据库中的字段区别。 3. 可以选择全部导出或仅进行其中一种比较方式。
  • SEEG_Scripts: 使mne-pythonPython于SEEG与分析
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    简介:SEEG_Scripts是一套利用mne-python编写的Python脚本集合,专门针对深部脑电图(SEEG)数据进行高效预处理和深入分析。 SEEG脚本该存储库包含主要使用mne-python的stereotactic-EEG(SEEG)预处理和分析的脚本。有两类数据格式:Raw和Epoch。语言为Python,使用的软件包包括mne-python、numpy、spectral_connectivity、matplotlib、visbrain以及pandas等。该存储库支持的操作系统包括Windows、Linux及MacOs。 开始使用前,请首先创建一个python环境。如果您已安装Anaconda或Miniconda,则可以通过在终端中输入以下命令来实现:`conda create -n [env_name] python=3.7` 或者您也可以直接下载Python 3.7(或更高版本),然后通过 `python -m venv [env_name]` 命令创建环境。 接下来,使用requirements.txt文件安装所需的软件包。在命令行中输入:`pip install -r requirements.txt` 来完成此步骤。