怎么把txt文件转换为smi文件

要将txt文件转换为smi文件，您需要使用特定的软件。以下是将txt文件转换为smi文件的步骤：

1. 下载并安装“Subtitle Workshop”软件，该软件是一款流行的字幕编辑器，可免费下载。

2. 打开“Subtitle Workshop”软件，并选择“File”菜单中的“New Subtitle”选项。

3. 在弹出的窗口中，选择“Text Subtitle”作为文件类型，并单击“OK”按钮。

4. 在“Subtitle1”窗口中，将txt文件的内容复制并粘贴到窗口中。

5. 在“Subtitle1”窗口中，选择“File”菜单中的“Save As”选项。

6. 在弹出的窗口中，选择“SAMI Captioning”作为文件类型，并为文件命名。

7. 单击“Save”按钮，以将txt文件转换为smi文件。

完成上述步骤后，您将成功将txt文件转换为smi文件。

相关问题

# coding=utf-8 from rdkit import Chem import pandas as pd # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('dataSetA.csv') # 提取SMILES列 smiles = data['rxn_Smiles'] # 遍历每个SMILES字符串并打印 rxn_SMILES for smi in smiles: print(smi) mol = Chem.MolFromSmiles(smi) if mol is not None: Chem.Draw.MolToMPL(mol) # 在Matplotlib中绘制结构式

你的代码看起来是用于读取 CSV 文件中的 rxn_Smiles 列，并使用 RDKit 库将其转换为 RDKit 分子对象，并在 Matplotlib 中绘制结构式。这是一个基本的流程，但请确保你已经正确导入了所需的模块和库，并且已经正确安装了 RDKit 和 Matplotlib。

如果你遇到了问题或错误，可以提供具体的错误信息，这样我可以更好地帮助你解决问题。

# coding=utf-8 #加载化学库 from rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw from rdkit.Chem import AllChem import pandas as pd import os import csv # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('dataSetB.csv') # 提取 rxn_smiles 列 # 获取每一列的数据 smiles_mapping_namerxn = data['rxnSmiles_Mapping_NameRxn'] smiles_mapping_indigotk = data['rxnSmiles_Mapping_IndigoTK'] smiles_indigoautomapperknime = data['rxnSmiles_IndigoAutoMapperKNIME'] # 创建目录 os.makedirs('D:/1/', exist_ok=True) os.makedirs('D:/2/', exist_ok=True) os.makedirs('D:/3/', exist_ok=True) # 遍历每个 rxn_smiles 字符串并打印 #for i, smi in enumerate(smiles_mapping_namerxn): # print(smi) # rxn = chem.allchem.reactionfromsmarts(smi) # if rxn is not none: # # 绘制反应结构 # img = draw.reactiontoimage(rxn) # img.show() # img.save(f'd:/1/reaction_{i}.png') # else: # #当无法解析rxn_smiles时，使用print语句打印出相应的消息，并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 # print("failed to parse rxn_smiles.", smi) #for i, smi in enumerate(smiles_mapping_indigotk): # print(smi) # rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) # if rxn is not None: # 绘制反应结构 # img = Draw.ReactionToImage(rxn) # img.save(f'D:/2/reaction_{i}.png') # else: # 当无法解析rxn_smiles时，使用print语句打印出相应的消息，并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 # print("Failed to parse rxn_smiles.", smi) def new_func(smi): rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) return rxn #for i, smi in enumerate(smiles_indigoautomapperknime): # print(smi) # rxn = new_func(smi) # if rxn is not None: with open('your_file.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) rows = list(reader) for row in rows[42154:]: # 绘制反应结构 img = Draw.ReactionToImage(rxn) img.save(f'D:/3/reaction_{i}.png') lines=lines+1 else: #当无法解析rxn_smiles时，使用print语句打印出相应的消息，并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 print("Failed to parse rxn_smiles.", smi)什么地方错了。、

在你提供的代码中，有几个问题需要解决：

1. 在使用 `csv.reader()` 读取 CSV 文件之前，你需要将文件路径 `'your_file.csv'` 指定为实际的文件路径，或者确保该文件与代码在同一目录下。

2. 在处理每一行数据之前，你需要根据需要通过 `new_func()` 函数将 SMILES 转化为反应对象 `rxn`。

3. 在 `for` 循环中，你需要使用 `enumerate()` 函数来获取索引 `i` 和对应的行数据 `row`。

修改后的代码示例如下：

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Draw
import csv

def new_func(smi):
    rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi)
    return rxn

with open('your_file.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    rows = list(reader)

for i, row in enumerate(rows[42154:]):
    smi = row[0]  # 假设 SMILES 数据在第一列
    print(smi)
    rxn = new_func(smi)
    if rxn is not None:
        # 绘制反应结构
        img = Draw.ReactionToImage(rxn)
        img.save(f'D:/3/reaction_{i}.png')
    else:
        print("Failed to parse rxn_smiles.", smi)

请根据实际情况修改代码中的文件路径和数据列索引，以满足你的需求。另外，请确保相关的库已经正确安装。如果还有其他问题，请提供具体的错误信息，以便我可以更好地帮助你。