如何将表格中的多个特征向量加入到smiles指纹模型训练中，请举例说明

将表格中的多个特征向量加入到smiles指纹模型训练中，可以通过以下步骤实现：

1. 将表格中的多个特征向量与SMILES字符串对应起来，例如：

| SMILES | Feature1 | Feature2 |
|--------|----------|----------|
| CC(C)O | 0.5 | 0.8 |
| CCCC | 0.1 | 0.6 |
| CC(C)C | 0.3 | 0.9 |

2. 将SMILES字符串转换为指纹向量，例如使用RDKit库将SMILES字符串转换为Morgan指纹向量：

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem

def get_morgan_fingerprint(smiles):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2, nBits=1024)
    return fp

3. 将每个SMILES字符串对应的指纹向量与表格中的特征向量合并，例如将Morgan指纹向量与Feature1和Feature2合并：

| SMILES | Feature1 | Feature2 | Morgan fingerprint |
|--------|----------|----------|--------------------|
| CC(C)O | 0.5 | 0.8 | [0, 0, 1, 0, ...] |
| CCCC | 0.1 | 0.6 | [1, 0, 0, 1, ...] |
| CC(C)C | 0.3 | 0.9 | [0, 1, 0, 0, ...] |

4. 将合并后的特征向量作为输入数据，将分子属性作为输出数据，使用机器学习算法进行模型训练，例如使用支持向量机（SVM）算法：

from sklearn import svm
import numpy as np

# 构造输入数据和输出数据
X = np.array(df[['Feature1', 'Feature2', 'Morgan fingerprint']])
y = np.array(df['Property'])

# 将数据集分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的结果
y_pred = clf.predict(X_test)

通过以上步骤，就可以将表格中的多个特征向量加入到smiles指纹模型训练中，实现更准确的分子属性预测。