一维核磁共振反演python代码

在Python中，一维核磁共振（NMR）反演通常涉及到处理NMR数据、执行傅立叶变换和线性代数计算来得到核磁共振谱图。这里是一个简单的例子，展示如何使用`numpy`库进行基础的一维NMR峰反转（也称为积分反转或积分归一化）：

import numpy as np

# 假设我们有这样一个模拟的数据数组（峰的位置和强度）
chemical_shifts = np.array([0.05, 0.1, 0.15])  # ppm (化学移位)
intensities = np.array([10, 20, 15])  # 初始强度

# 峰宽和积分范围
line_width = 0.01
integral_range = (-0.1, 0.2)

# 定义积分区域并应用线性插值
area = np.trapz(intensities, x=chemical_shifts)  # 总积分
selection = np.logical_and(chemical_shifts > integral_range[0], chemical_shifts < integral_range[1])
selected_intensities = intensities[selection]
selected_area = np.trapz(selected_intensities, x=chemical_shifts[selection])

# 反演后的强度
reversed_intensities = selected_intensities / selected_area * area

print("原始强度:", intensities)
print("反演强度:", reversed_intensities)

请注意，这只是一个简化的示例，实际的NMR数据分析会更复杂，包括数据预处理、谱峰检测、噪声去除等步骤，并可能需要专用的科学计算库如`scipy`或专业的NMR软件包。