freud-analysis · PyPI · Python 包索引

在科学Python中进行强大的、高效的轨迹分析。

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概述

freud Python 库提供了一组简单、灵活、强大的工具，用于分析从分子动力学或蒙特卡洛模拟获得的轨迹。使用高性能、并行化的 C++ 计算标准工具，如径向分布函数、相关函数、序参量和簇，以及包括平均力势和扭矩（PMFTs）以及局部环境匹配在内的原始分析方法。The freud 库支持许多输入格式并输出 NumPy 数组，使它与许多典型材料科学工作流程的 Python 科学生态系统集成。

资源

参考文档：示例、教程、主题指南和包 Python API。
安装指南：安装和编译 freud 的说明。
freud 讨论板：向 freud 用户社区寻求帮助。
GitHub 仓库：下载 freud 源代码。
问题追踪：报告问题或请求功能。

引用

当使用 freud 处理用于发表的资料时，请使用此引用。

安装

freud 可在 conda-forge 的 linux-64、osx-64、osx-arm64 和 win-64 架构上使用。安装方法

mamba install freud

freud 还可在 PyPI 上找到

python3 -m pip install freud-analysis

如果您需要更详细的信息或要从源安装 freud，请参阅安装指南以从源编译 freud。

示例

使用Python脚本调用freud库。许多核心功能在freud文档中进行了演示，详情请参阅freud文档中的示例。示例以Jupyter笔记本的形式提供，也可从freud示例仓库或在Binder上交互式启动。以下是一个示例脚本，用于计算使用HOOMD-blue进行的模拟运行并保存到GSD文件的径向分布函数。

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

支持和贡献

请访问我们位于GitHub上的库源代码仓库。任何问题或错误都可以在我们的问题跟踪器中报告，而问题和讨论可以转向我们的讨论板。所有对freud的贡献都欢迎通过拉取请求进行！

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freud_analysis-3.1.0-cp39-cp39-macosx_10_14_x86_64.whl (2.2 MB 查看哈希值)

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freud_analysis-3.1.0.tar.gz 的哈希值

freud_analysis-3.1.0.tar.gz 的哈希值
算法	哈希摘要
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freud_analysis-3.1.0-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值

freud_analysis-3.1.0-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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算法	哈希摘要
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算法	哈希摘要
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freud_analysis-3.1.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
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哈希值用于 freud_analysis-3.1.0-cp311-cp311-macosx_11_0_arm64.whl

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算法	哈希摘要
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哈希值用于 freud_analysis-3.1.0-cp311-cp311-macosx_10_14_x86_64.whl

freud_analysis-3.1.0-cp311-cp311-macosx_10_14_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值用于 freud_analysis-3.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

freud_analysis-3.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值用于 freud_analysis-3.1.0-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl

freud_analysis-3.1.0-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值用于 freud_analysis-3.1.0-cp310-cp310-macosx_10_14_x86_64.whl

freud_analysis-3.1.0-cp310-cp310-macosx_10_14_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值用于 freud_analysis-3.1.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

freud_analysis-3.1.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值用于 freud_analysis-3.1.0-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl

freud_analysis-3.1.0-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值用于 freud_analysis-3.1.0-cp39-cp39-macosx_10_14_x86_64.whl

freud_analysis-3.1.0-cp39-cp39-macosx_10_14_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`41922eebce1e5a6649c59018977736d640a7f446a6d414f80884d4cfd215e775`
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BLAKE2b-256	`96b781c3eeb4321c89cce6f51b6ac4bb591eb5656351afafbbd22d5df3963a23`

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