features = [] for poscar in poscars: # TODO: 实现将POSCAR结构转换为特征向量的代码 features.append(feature_vector),利用原子坐标定义feature

时间: 2023-08-21 11:01:53 浏览: 43
好的,那么如果你想要利用原子坐标定义feature,可以按照以下步骤进行: 1. 定义特征向量的长度:根据问题的具体需求,可以选择使用每个原子的坐标作为一个特征,那么特征向量的长度就是原子个数的3倍(因为每个原子有x、y、z三个坐标)。 2. 遍历每个原子:对于每个原子,将其x、y、z坐标作为特征向量的一部分,即将这三个数值依次加入到特征向量中。 3. 对于不足特征向量长度的部分,可以补充0。 下面是一个示例代码,用于将一个POSCAR文件中的原子坐标转换为特征向量: ``` import numpy as np from pymatgen.core.structure import Structure def poscar_to_feature_vector(poscar): # 读取原子坐标和原子数目 atoms = poscar.structure coords = atoms.cart_coords num_atoms = len(atoms) # 定义特征向量长度 feature_length = num_atoms * 3 feature_vector = np.zeros(feature_length) # 将每个原子的坐标添加到特征向量中 for i in range(num_atoms): feature_vector[i*3] = coords[i][0] feature_vector[i*3+1] = coords[i][1] feature_vector[i*3+2] = coords[i][2] return feature_vector ``` 你可以将上述代码放入for循环中,遍历每个POSCAR文件,将每个文件的特征向量添加到features列表中。

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校正以下代码的语法错误 def encode_edge(self, mode, node_history, node_history_st, edge_type, neighbors, neighbors_edge_value, first_history_indices, batch_size): max_hl = self.hyperparams['maximum_history_length'] max_neighbors = 0 for neighbor_states in neighbors: max_neighbors = max(max_neighbors, len(neighbor_states)) edge_states_list = list() # list of [#of neighbors, max_ht, state_dim] for i, neighbor_states in enumerate(neighbors): # Get neighbors for timestep in batch if len(neighbor_states) == 0: # There are no neighbors for edge type # TODO necessary? neighbor_state_length = int( np.sum([len(entity_dims) for entity_dims in self.state[edge_type[1]].values()]) ) edge_states_list.append(torch.zeros((1, max_hl + 1, neighbor_state_length), device=self.device)) else: edge_states_list.append(torch.stack(neighbor_states, dim=0).to(self.device)) # if self.hyperparams['edge_state_combine_method'] == 'sum': # Used in Structural-RNN to combine edges as well. op_applied_edge_states_list = list() for neighbors_state in edge_states_list: op_applied_edge_states_list.append(torch.sum(neighbors_state, dim=0))#torch.sum combined_neighbors = torch.stack(op_applied_edge_states_list, dim=0) # 获取combined_neighbors的第一个维度,代表邻接边的总数 combined_neighbors_0 = combined_neighbors.shape[0] # 创建全零矩阵s_next,形状为[batch_size, max_neighbors, combined_neighbors_0] s_next = torch.zeros((batch_size, max_neighbors, combined_neighbors_0), device=self.device) # 为s_next矩阵中每一行赋值为对应的combined_neighbors # for b in range(batch_size): # s_next[b, :len(neighbors[b]), :] = combined_neighbors[first_history_indices[b]] for i in range(batch_size): s_next[0, i, :] = batch_size[:] for i in range(max_neighbors): s_next[1, i, :] = max_neighbors[i, :] for i in range(combined_neighbors.shape[0]): s_next[2, i, :] = combined_neighbors

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