import numpy as np
import MDAnalysis as mda
u = mda.Universe(PSF, DCD)
water_oxygens = u.select_atoms("name OW")
# pre-allocate the array for the data
data = np.zeros((u.trajectory.n_frames, water_oxygens.n_atoms + 1))
for i, ts in enumerate(u.trajectory):
data[i, 0] = ts.time # store current time
data[i, 1:] = water_oxygens.positions[:, 2] # extract all z-coordinates
# now data contains your timeseries and you can work with it
# (or export it using np.savetxt()
你可以通过多种方式得到(z,t)时间序列,但我在这里展示的是最基本的一种。我假设除了DCD轨迹文件之外,您还有一个PSF拓扑文件(但实际上,任何拓扑和轨迹文件格式都可以在MDAnalysis中使用)。我还假设水的氧原子被命名为“OW”
我实际上不清楚您希望“z,t”数据结构是什么样子。如果你有
N
个水分子,那么每个时间步都有N
个z坐标,所以我不知道这作为“两列”有什么意义,假设你希望每一行都是不同的时间步。相反,我将使用以下数据结构:最终输出将是一个具有形状(T, N+1)
的数组,其中T
是轨迹中的时间步数N
是水域数。数组的每一行包含[t, z1, z2, ..., zN]
,即水i的时间和z坐标有关MDAnalysis的介绍,请参见User Guide,它还有一个quickstart guide,用于解释选择和轨迹迭代
如需更多问题,请在MDAnalysis Google group上提问,通常在那里您会得到最快的答案
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