将计算得到的晶格畸变能量作为特征，对结构进行聚类。python详细代码

以下是一个示例代码，用于将计算得到的晶格畸变能量作为特征，对结构进行聚类。这里采用的是K均值聚类算法：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取晶格畸变能量数据
data = np.loadtxt('energy.txt')

# 进行K均值聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(data)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

其中，'energy.txt'是保存晶格畸变能量数据的文件，每行一个数据。在上述代码中，我们首先使用numpy库的loadtxt()函数读取晶格畸变能量数据，并将其赋值给变量data。

接下来，我们使用sklearn库的KMeans类进行K均值聚类。这里我们将聚类数设为3，即将结构分成3类。KMeans类的fit()方法可以对数据进行聚类，并返回聚类结果。

最后，我们输出聚类结果。KMeans类的labels_属性可以返回每个数据所属的类别。在本示例中，labels_属性的每个元素都是一个整数，表示对应数据所属的类别。