没有拓扑文件有轨迹文件用python按照半径计算聚苯乙烯体系的密度分布

在没有拓扑文件的情况下，可以使用一些简单的方法来计算聚苯乙烯体系的密度分布，例如使用基于距离的密度计算方法。以下是一个简单的Python示例代码，演示如何计算聚苯乙烯体系的密度分布：

import numpy as np
import MDAnalysis as mda

# 读取轨迹文件和无序的拓扑信息
u = mda.Universe('trajectory.dcd')

# 获取聚苯乙烯分子
polymer = u.select_atoms('resname POL')

# 设置计算密度的参数
n_bins = 100  # 网格数量
r_max = 10.0  # 最大半径
box = u.dimensions[:3]  # 模拟盒子大小

# 计算密度
density, edges = np.histogramdd(polymer.positions, bins=(n_bins, n_bins, n_bins), range=[(0, box[0]), (0, box[1]), (0, box[2])])
density = density / (np.diff(edges[0])[0] * np.diff(edges[1])[0] * np.diff(edges[2])[0] * u.trajectory.n_frames)

# 导出密度数据
np.savetxt('density.txt', density)

在上面的示例代码中，我们首先使用MDAnalysis库读取了聚苯乙烯体系的轨迹文件，并选择了聚苯乙烯分子。然后，我们设置了计算密度的参数，包括网格数量、最大半径和模拟盒子大小。接下来，我们使用numpy库中的histogramdd函数计算了聚合物分子在三维空间中的密度分布。最后，我们将结果导出到文件中。

需要注意的是，上述示例代码中没有使用拓扑文件，因此无法区分聚合物分子和其他分子。如果需要精确地计算聚苯乙烯体系的密度分布，建议使用拓扑文件来选择聚合物分子。