将上述代码改为使用ASE
时间: 2024-03-11 20:51:30 浏览: 25
可以使用ASE库来实现类似的功能,以下是一个使用ASE的示例代码:
```python
import numpy as np
from ase.io import read
from ase.build import make_supercell
from ase.visualize import view
from ase.neighborlist import NeighborList
from ase.calculators.singlepoint import SinglePointCalculator
# 读入三个POSCAR文件,计算原子分布函数
structures = []
for file in ['structure1.cif', 'structure2.cif', 'structure3.cif']:
atoms = read(file)
# 构造超胞,避免周期性边界对ADF计算的影响
atoms = make_supercell(atoms, [[2, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 2]])
# 计算邻居列表
nl = NeighborList([1.2] * len(atoms), self_interaction=False)
nl.update(atoms)
# 将邻居列表传递给SinglePointCalculator
atoms.set_calculator(SinglePointCalculator(atoms, energy=0, forces=np.zeros((len(atoms), 3)), stress=np.zeros(6), neighborlist=nl))
# 计算原子分布函数
adf = atoms.get_atomic_distribution_function()
structures.append(adf)
# 将ADF转化为特征矩阵
bins = np.linspace(0, 10, num=100) # 分100个bin
adf_hists = [np.histogram(adf, bins=bins)[0] for adf in structures]
feature_matrix = np.array(adf_hists) / [len(atoms) for atoms in structures]
# 归一化特征矩阵
feature_matrix = feature_matrix / np.linalg.norm(feature_matrix, axis=1, keepdims=True)
```
在这里,我们首先使用ASE的read函数读入三个POSCAR文件,然后使用make_supercell函数构造超胞,避免周期性边界对ADF计算的影响。接下来,我们使用NeighborList计算每个原子的邻居列表,并将邻居列表传递给SinglePointCalculator。最后,我们使用atoms.get_atomic_distribution_function()函数计算原子分布函数。将三个原子分布函数组成一个特征矩阵,每行对应一个POSCAR的ADF原子分布函数。最后,对这个矩阵进行归一化,使每个行向量的范数为1。这样,我们就得到了一个描述不同POSCAR中C原子分布情况的特征矩阵。
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