ase.calculators.fingerprint ASE有这个模块吗

时间: 2024-03-04 16:50:07 浏览: 34
是的,ASE(Atomic Simulation Environment)有一个名为`fingerprint`的模块,它用于计算结构指纹(Structure Fingerprint),可以用于材料科学和化学等领域的研究。该模块提供了多种不同的指纹方法,包括局部环境指纹(Local Environment Fingerprints)、广义相对论指纹(Generalized Gradient Approximation Fingerprints)和哈希指纹(Hashed Fingerprints)等。您可以通过ASE文档了解更多关于`fingerprint`模块的信息。
相关问题

ase.calculators.fingerprint ASE这个模块在哪里下载,如何安装

`ASE`是一个Python库,可以通过pip安装,您可以在终端中输入以下命令进行安装: ``` pip install ase ``` 安装完成后,您就可以使用`ASE`库了。`fingerprint`模块是`ASE`的一部分,因此您可以直接导入它,例如: ```python from ase.calculators.fingerprint import Fingerprint ``` 如果您使用的是anaconda环境,可以使用以下命令进行安装: ``` conda install -c conda-forge ase ``` 此外,`ASE`库的源代码也可以从官方网站(https://wiki.fysik.dtu.dk/ase/)下载并手动安装。

ase.calculators.fingerprint ASE软件最新版本是多少

目前,`ASE`软件的最新版本是`3.21.1`,该版本于2021年7月26日发布。您可以通过`pip`命令进行更新: ``` pip install --upgrade ase ``` 或者使用以下命令进行安装: ``` pip install ase==3.21.1 ``` 另外,您也可以在`ASE`的官方网站(https://wiki.fysik.dtu.dk/ase/)上获取最新版本的源代码,并手动进行安装。

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Traceback (most recent call last): File "ADF.py", line 18, in <module> atoms.set_calculator(SinglePointCalculator(atoms, energy=0, forces=np.zeros((len(atoms), 3)), stress=np.zeros(6), neighborlist=nl)) File "/export/home/anliying/.local/lib/python3.8/site-packages/ase-3.22.1-py3.8.egg/ase/calculators/singlepoint.py", line 22, in init assert property in all_properties AssertionError。import numpy as np from ase.io import read from ase.build import make_supercell from ase.visualize import view from ase.neighborlist import NeighborList from ase.calculators.singlepoint import SinglePointCalculator # 读入三个POSCAR文件,计算原子分布函数 structures = [] for file in ['structure1.cif', 'structure2.cif', 'structure3.cif']: atoms = read(file) # 构造超胞,避免周期性边界对ADF计算的影响 atoms = make_supercell(atoms, [[2, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 2]]) # 计算邻居列表 nl = NeighborList([1.2] * len(atoms), self_interaction=False) nl.update(atoms) # 将邻居列表传递给SinglePointCalculator atoms.set_calculator(SinglePointCalculator(atoms, energy=0, forces=np.zeros((len(atoms), 3)), stress=np.zeros(6), neighborlist=nl)) # 计算原子分布函数 adf = atoms.get_atomic_distribution_function() structures.append(adf) # 将ADF转化为特征矩阵 bins = np.linspace(0, 10, num=100) # 分100个bin adf_hists = [np.histogram(adf, bins=bins)[0] for adf in structures] feature_matrix = np.array(adf_hists) / [len(atoms) for atoms in structures] # 归一化特征矩阵 feature_matrix = feature_matrix / np.linalg.norm(feature_matrix, axis=1, keepdims=True),基于错误改代码

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