轨迹文件求原子密度函数python

计算原子密度函数需要将轨迹文件中的原子坐标取出来，然后将空间划分为小的立方体，计算每个立方体中原子的数量，最后根据立方体大小、总原子数等参数计算原子密度函数。

以下是一个简单的Python代码，可以计算轨迹文件中的原子密度函数：

import numpy as np

# 读取轨迹文件，每一行是一个帧，每一列是一个原子的x,y,z坐标，用空格分隔
data = np.genfromtxt('traj.xyz', skip_header=2, usecols=(1, 2, 3))
num_frames = len(data) // n_atoms
data = data.reshape(num_frames, n_atoms, 3)

# 计算原子密度函数
n_bins = 100  # 立方体数量
bin_size = 0.1  # 立方体大小
volume = bin_size ** 3  # 立方体体积
n_atoms = data.shape[1]  # 总原子数
rho = np.zeros(n_bins)  # 原子密度函数

for frame in data:
    for atom in frame:
        x, y, z = atom
        i = int(x / bin_size)
        j = int(y / bin_size)
        k = int(z / bin_size)
        if 0 <= i < n_bins and 0 <= j < n_bins and 0 <= k < n_bins:
            rho[i,j,k] += 1

# 归一化
rho = rho / (n_atoms * volume * num_frames)

# 可视化
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x, y, z = np.indices(rho.shape)
ax.scatter(x, y, z, s=5, c=rho.flatten())
plt.show()

这个代码首先使用numpy库中的genfromtxt函数读取轨迹文件，指定跳过前两行（第一行为原子数目，第二行为空行），只读取第二列到第四列的数据，即原子的x、y、z坐标。然后，将读取的数据重塑为三维数组，其中第一维表示帧数，第二维表示原子数，第三维表示坐标数（即3）。

接下来，该代码计算原子密度函数。首先，定义立方体数量n_bins和立方体大小bin_size。然后，计算立方体体积volume，并初始化原子密度函数rho为一个长度为n_bins的零数组。在循环中，对于每个帧和每个原子，计算原子所在的立方体的索引i、j、k，并将rho[i,j,k]加1。最后，将rho归一化为原子密度，并使用matplotlib库可视化原子密度函数。

请注意，上述代码中的变量n_atoms需要根据轨迹文件中的原子数进行修改。此外，该代码仅仅提供了一个简单的计算原子密度的方法，如果您需要更精确的计算，请参考文献或使用更专业的软件包。