佛洛伊德

佛洛伊德

概述

freud Python 函式庫提供了一套簡單、靈活、強大的工具，用於分析從分子動力學或蒙特卡羅模擬獲得的軌跡。高效能、平行化 C++ 用於計算標準工具，如徑向分佈函數、相關函數、階次參數和聚類，以及原始分析方法，包括平均力和扭矩 (PMFT) 和局部環境匹配的潛力。 freud庫支援多種輸入格式並輸出 NumPy 數組，從而能夠與許多典型材料科學工作流程的科學 Python 生態系統整合。

資源

• 參考文件：範例、教學、主題指南和套件 Python API。
• 安裝指南：安裝和編譯freud .
• 佛洛伊德討論區：向佛洛伊德使用者社群尋求協助。
• GitHub 儲存庫：下載佛洛伊德原始碼。
• 問題追蹤器：報告問題或請求功能。

相關工具

• HOOMD-blue：執行可以用freud進行分析的 MD / MC 模擬。
• signac：使用signac管理您的工作流程。

引文

當使用弗洛伊德處理數據以供發表時，請使用此引文。

安裝

freud可在 conda-forge 上用於linux-64 、 osx-64 、 osx-arm64和win-64架構。安裝：

mamba install freud

佛洛伊德也可以在 PyPI 上使用：

python3 -m pip install freud-analysis

如果您需要更詳細的資訊或希望從原始程式碼安裝freud ，請參閱安裝指南從原始程式碼編譯freud 。

範例

freud函式庫是使用 Python 腳本呼叫的。弗洛伊德文檔中演示了許多核心功能。這些範例以 Jupyter 筆記本的形式提供，也可以從 freud 範例儲存庫下載或在 Binder 上互動式啟動。下面是一個範例腳本，用於計算使用 HOOMD-blue 運行的模擬的徑向分佈函數並儲存到 GSD 檔案中。

 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 

支持與貢獻

請造訪我們在 GitHub 上的儲存庫以取得庫原始碼。任何問題或錯誤都可以在我們的問題追蹤器上報告，而問題和討論可以直接到我們的討論板。歡迎透過拉取請求對佛洛伊德做出所有貢獻！