for i, row in enumerate(rows[42160:]): smi = row[8] # 假设 SMILES 数据在第一列 print(smi) rxn = new_func(smi) if rxn is not None: # 绘制反应结构 img = Draw.ReactionToImage(rxn) img.save(f'D:/4/reaction_{i}.png') else: print("Failed to parse rxn_smiles.", smi)

时间: 2024-04-21 12:23:54 浏览: 33
根据你提供的代码,你正在尝试处理一个包含多个反应 SMILES 的数据集。你循环遍历数据集的每一行,并将每个反应 SMILES 字符串传递给 `new_func` 函数进行解析和处理。 然后,你使用 `Draw.ReactionToImage` 函数将解析后的反应对象转换为图像,并保存到指定的文件路径。 如果解析成功,图像将保存在 `D:/4/` 目录下,文件名类似 `reaction_i.png`,其中 `i` 是循环索引。 如果解析失败,你将打印一条错误消息,指示无法解析该反应 SMILES 字符串。 请确保在运行代码之前已正确导入所需的库(如 RDKit)并设置好相应的环境。 如果你遇到任何问题或需要进一步的帮助,请提供更多的信息或错误消息,我将尽力帮助你解决问题。
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for i, row in enumerate(rows[42160:]): smi = row[8] # 假设 SMILES 数据在第一列 print(smi) rxn = new_func(smi) if rxn is not None: # 绘制反应结构 img = Draw.ReactionToImage(rxn) img.save(f'D:/4/reaction_{i}.png') i=i+1这里i要从42160开始要怎么弄。

要让循环的索引 `i` 从 42160 开,你可以在 `enumerate()` 函数中指定起始索引。下面是修改后的代码示例: ```python start_index = 42160 for i, row in enumerate(rows[start_index:], start=start_index): smi = row[8] # 假设 SMILES 数据在第一列 print(smi) rxn = new_func(smi) if rxn is not None: # 绘制反应结构 img = Draw.ReactionToImage(rxn) img.save(f'D:/4/reaction_{i}.png') ``` 在这个示例中,我们使用了 `enumerate(rows[start_index:], start=start_index)` 来指定循环的起始索引为 42160。这样,循环的第一个索引值就会是 42160。 通过这种方式,你可以确保 `i` 的值从 42160 开始递增,与 `rows` 列表中的元素一一对应。 希望这样能帮助到你。如果还有其他问题,请随时提问。

for i, row in enumerate(rows[10:]):是什么意思

`for i, row in enumerate(rows[10:])` 是一个循环语句,用于遍历名为 `rows` 的列表(或其他可迭代对象)中的元素。 具体来说,`enumerate()` 函数用于给每个元素分配一个索引值,从而方便在循环中使用索引和元素的组合。在这个循环中,我们使用 `enumerate(rows[10:])` 来遍历 `rows` 列表中从索引 10 开始的元素。 循环的语法结构是: ```python for 变量1, 变量2 in enumerate(可迭代对象): # 循环体 ``` 在这个例子中,`i` 是索引值,`row` 是从 `rows[10:]` 中取出的元素。在每次迭代时,`i` 和 `row` 的值会被更新,并执行循环体中的代码。 因此,你可以使用 `i` 和 `row` 来访问列表中的每个元素,并在循环体中执行相应的操作。在你提供的代码示例中,你使用了 `i` 和 `row` 来获取反应 SMILES 数据,并进行后续处理。 希望这样解释清楚了 `for i, row in enumerate(rows[10:])` 这行代码的含义。如果还有任何疑问,请随时提问。

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# coding=utf-8 #加载化学库 from rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw from rdkit.Chem import AllChem import pandas as pd import os import csv # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('dataSetB.csv') # 提取 rxn_smiles 列 # 获取每一列的数据 smiles_mapping_namerxn = data['rxnSmiles_Mapping_NameRxn'] smiles_mapping_indigotk = data['rxnSmiles_Mapping_IndigoTK'] smiles_indigoautomapperknime = data['rxnSmiles_IndigoAutoMapperKNIME'] # 创建目录 os.makedirs('D:/1/', exist_ok=True) os.makedirs('D:/2/', exist_ok=True) os.makedirs('D:/3/', exist_ok=True) # 遍历每个 rxn_smiles 字符串并打印 #for i, smi in enumerate(smiles_mapping_namerxn): # print(smi) # rxn = chem.allchem.reactionfromsmarts(smi) # if rxn is not none: # # 绘制反应结构 # img = draw.reactiontoimage(rxn) # img.show() # img.save(f'd:/1/reaction_{i}.png') # else: # #当无法解析rxn_smiles时,使用print语句打印出相应的消息,并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 # print("failed to parse rxn_smiles.", smi) #for i, smi in enumerate(smiles_mapping_indigotk): # print(smi) # rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) # if rxn is not None: # 绘制反应结构 # img = Draw.ReactionToImage(rxn) # img.save(f'D:/2/reaction_{i}.png') # else: # 当无法解析rxn_smiles时,使用print语句打印出相应的消息,并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 # print("Failed to parse rxn_smiles.", smi) def new_func(smi): rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) return rxn #for i, smi in enumerate(smiles_indigoautomapperknime): # print(smi) # rxn = new_func(smi) # if rxn is not None: with open('your_file.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) rows = list(reader) for row in rows[42154:]: # 绘制反应结构 img = Draw.ReactionToImage(rxn) img.save(f'D:/3/reaction_{i}.png') lines=lines+1 else: #当无法解析rxn_smiles时,使用print语句打印出相应的消息,并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 print("Failed to parse rxn_smiles.", smi)什么地方错了。、

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