features = [] for poscar in poscars: # TODO: 实现将POSCAR结构转换为特征向量的代码 def poscar_to_feature_vector(poscar_file): # 读取原子坐标和原子数目 atoms = read(poscar_file) coords = atoms.positions 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 features.append(feature_vector)

这段代码中，poscar_to_feature_vector 函数定义在 for 循环内部，导致无法在循环外部使用该函数。你需要将 poscar_to_feature_vector 函数定义移动到循环外部。另外，你需要将 feature_vector 添加到 features 列表中的操作放在 poscar_to_feature_vector 函数内部，否则 features 列表将会只包含最后一个 feature_vector。修改后的代码如下：
features = []

# 定义 poscar_to_feature_vector 函数
def poscar_to_feature_vector(poscar_file):
# 读取原子坐标和原子数目
atoms = read(poscar_file)
coords = atoms.positions
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]

# 将 feature_vector 添加到 features 列表中
features.append(feature_vector)

# 遍历 poscars 列表，将每个 POSCAR 文件转换为特征向量并添加到 features 列表中
for poscar in poscars:
poscar_to_feature_vector(poscar)
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