freud

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Descripción general

La biblioteca freud Python proporciona un conjunto de herramientas simple, flexible y potente para analizar trayectorias obtenidas a partir de dinámica molecular o simulaciones de Monte Carlo. Se utiliza C++ paralelizado de alto rendimiento para calcular herramientas estándar, como funciones de distribución radial, funciones de correlación, parámetros de orden y grupos, así como métodos de análisis originales que incluyen potenciales de fuerza y ​​torsión media (PMFT) y coincidencia del entorno local. La biblioteca freud admite muchos formatos de entrada y salidas de matrices NumPy, lo que permite la integración con el ecosistema científico de Python para muchos flujos de trabajo típicos de ciencia de materiales.

Recursos

• Documentación de referencia: ejemplos, tutoriales, guías temáticas y paquetes de API de Python.
• Guía de instalación: Instrucciones para instalar y compilar Freud .
• Foro de discusión de Freud: pida ayuda a la comunidad de usuarios de Freud .
• Repositorio de GitHub: descargue el código fuente de Freud .
• Rastreador de problemas: informe problemas o solicite funciones.

Herramientas relacionadas

• HOOMD-blue: Realiza simulaciones MD/MC que pueden analizarse con freud .
• signac: Gestiona tu flujo de trabajo con signac .

Citación

Cuando utilice Freud para procesar datos para su publicación, utilice esta cita.

Instalación

freud está disponible en conda-forge para las arquitecturas linux-64 , osx-64 , osx-arm64 y win-64 . Instalar con:

mamba install freud

freud también está disponible en PyPI:

python3 -m pip install freud-analysis

Si necesita información más detallada o desea instalar Freud desde el código fuente, consulte la Guía de instalación para compilar Freud desde el código fuente.

Ejemplos

La biblioteca de Freud se llama mediante scripts de Python. Muchas características principales se demuestran en la documentación de Freud. Los ejemplos vienen en forma de cuadernos Jupyter, que también se pueden descargar desde el repositorio de ejemplos de Freud o iniciar de forma interactiva en Binder. A continuación se muestra un script de muestra que calcula la función de distribución radial para una simulación ejecutada con HOOMD-blue y guardada en un archivo GSD.

 import freud
import gsd . hoomd

# Create a freud compute object (RDF is the canonical example)
rdf = freud . density . RDF ( bins = 50 , r_max = 5 )

# Load a GSD trajectory (see docs for other formats)
traj = gsd . hoomd . open ( 'trajectory.gsd' , 'rb' )
for frame in traj :
    rdf . compute ( system = frame , reset = False )

# Get bin centers, RDF data from attributes
r = rdf . bin_centers
y = rdf . rdf 

Apoyo y contribución

Visite nuestro repositorio en GitHub para obtener el código fuente de la biblioteca. Cualquier problema o error se puede informar en nuestro rastreador de problemas, mientras que las preguntas y discusiones se pueden dirigir a nuestro foro de discusión. ¡Todas las contribuciones a Freud son bienvenidas a través de solicitudes de extracción!