那要打印rxn_SMILES到屏幕要怎么写代码。

时间: 2024-04-17 15:25:00 浏览: 15
要打印 rxn_SMILES 到屏幕,你可以在循环中添加一个简单的打印语句。下面是修改后的代码示例: ```python # 遍历每个SMILES字符串并打印 rxn_SMILES for smi in smiles: print(smi) mol = Chem.MolFromSmiles(smi) if mol is not None: Chem.Draw.MolToMPL(mol) # 在Matplotlib中绘制结构式 ``` 在每次迭代中,使用 `print(smi)` 语句来打印 rxn_SMILES 到屏幕上。这样你就可以在终端或IDE控制台中看到每个 rxn_SMILES 的输出。然后,代码会继续将 SMILES 转换为 RDKit 分子对象并绘制结构式。 请确保你已经正确导入了所需的模块和库,并且已经正确读取了 rxn_SMILES 数据。
相关问题

我的rxn_smiles 在csv文件里面上面的代码要怎么写

如果你的 rxn_smiles 数据存储在一个 CSV 文件中,并且你想使用上述代码来读取并打印 rxn_smiles,你可以使用 pandas 库来读取 CSV 文件和操作数据。以下是一个示例代码: ```python import pandas as pd from rdkit import Chem # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('your_file.csv') # 提取 rxn_smiles 列 rxn_smiles = data['rxn_smiles'] # 遍历每个 rxn_smiles 字符串并打印 for smi in rxn_smiles: print(smi) rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) if rxn is not None: # 进行你的操作 pass ``` 请将 `your_file.csv` 替换为你实际的 CSV 文件路径。这段代码将使用 pandas 库读取 CSV 文件,并提取名为 "rxn_smiles" 的列。然后,它会遍历每个 rxn_smiles 字符串并打印出来。你可以在代码中添加适当的操作来处理每个 rxn_smiles。 请注意,这只是一个示例代码,你可能需要根据你的具体需求进行适当的调整。 如果你有任何进一步的问题,请随时提问。

我提供的是rxn_Smiles

非常抱歉,我理解错了你的问题。如果你要打印 rxn_Smiles 到屏幕,只需要修改代码中的列名即可。请将 `data['rxn_Smiles']` 改为 `data['rxn_SMILES']`,即: ```python # 提取 rxn_SMILES 列 smiles = data['rxn_SMILES'] # 遍历每个 SMILES 字符串并打印 rxn_SMILES for smi in smiles: print(smi) mol = Chem.MolFromSmiles(smi) if mol is not None: Chem.Draw.MolToMPL(mol) # 在 Matplotlib 中绘制结构式 ``` 这样,代码将会读取 rxn_SMILES 列并将其打印到屏幕上。确保你的 CSV 文件中包含名为 "rxn_SMILES" 的列,并已正确读取数据。

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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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