在进行二位单层铜铟硫代磷酸盐与金属接触的异质构优化时,CIPS的结构不稳定
时间: 2024-01-24 08:20:23 浏览: 27
二维单层铜铟硫代磷酸盐(CIPS)是一种新型的二维材料,由于其具有优异的电学、光学和催化性能,已经引起了广泛的研究兴趣。在进行CIPS与金属接触的异质结构优化时,需要考虑到CIPS的结构稳定性问题。
CIPS的结构稳定性主要受到其晶格结构和化学键的影响。CIPS晶格结构中的铜、铟、硫和磷原子的排列方式以及它们之间的相互作用都会影响CIPS的结构稳定性。此外,CIPS中的化学键也会影响其结构稳定性,例如铜、铟和硫之间的金属-硫键以及磷酸根离子与金属之间的键。
因此,在进行CIPS与金属接触的异质结构优化时,需要对CIPS的晶格结构和化学键进行全面的分析,并采用相应的计算方法进行优化。此外,也可以考虑引入其他材料或化合物来增强CIPS的结构稳定性,从而提高其应用性能。
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ccks2020中文短文本实体链接数据集下载
您好!ccks2020中文短文本实体链接数据集可以通过以下方式进行下载:
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使用pdpbox工具包
PDPbox是一个Python工具包,用于计算和可视化预测值分布图(partial dependence plots, PDPs)和条件重要性图(conditional importance plots, CIPs)等,以帮助解释机器学习模型的预测结果。
首先,您需要安装pdpbox包。可以使用pip命令来安装:
```
pip install pdpbox
```
接下来,您可以使用以下示例代码来计算和可视化PDP和CIP:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from pdpbox import pdp, get_dataset, info_plots
# 加载波士顿房价数据集
boston_data = load_boston()
# 分离数据集
X, y = get_dataset(boston_data, 'MEDV')
# 初始化随机森林回归模型
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
rf_model.fit(X, y)
# 计算并可视化PDP
pdp_dist = pdp.pdp_isolate(model=rf_model, dataset=X, model_features=X.columns, feature='RM')
fig, axes = pdp.pdp_plot(pdp_dist, 'RM', plot_lines=True, frac_to_plot=100)
_ = axes['pdp_ax'].set_xticklabels(['3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'])
# 计算并可视化CIP
cip_dist = pdp.cip_values(model=rf_model, X=X, features=['RM', 'LSTAT'], y=y, num_grid_points=10)
fig, axes = pdp.cip_plot(cip_dist, feature_names=['RM', 'LSTAT'], figsize=(12, 8))
```
上述代码计算和可视化了波士顿房价数据集中房间数(RM)和低收入人群比例(LSTAT)对房价(MEDV)的PDP和CIP。您可以根据自己的数据集和模型进行调整和修改。
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