从文本文件计算 MSD

Question

我尝试使用此处给出的 Puco4 的最后一个答案： How to optimize Mean Square Displacement for severalparticles in two dimensions in python？

修改代码以从文本文件中读取输出：

example.txt 看起来像：

# particle_(always_1)  time x y z
1 1 2 3
1 2 3 4
1 3 8 10
1 4 12 12

我修改了您的代码以阅读 example.txt：

#! /usr/bin/env python
import numpy as np
import time


pos = np.genfromtxt("example.txt", dtype=float, encoding=None, delimiter=None)

print(pos)

def MSD_fft(pos):
    nTime=pos.shape[1]

    S2 = np.sum ( np.fft.ifft( np.abs(np.fft.fft(pos, n=2*nTime, axis = -2))**2, axis = -2  )[:,:nTime,:].real , axis = -1 ) / (nTime-np.arange(nTime)[None,:] )

    D=np.square(pos).sum(axis=-1)
    D=np.append(D, np.zeros((pos.shape[0], 1)), axis = -1)
    S1 = ( 2 * np.sum(D, axis = -1)[:,None] - np.cumsum( np.insert(D[:,0:-1], 0, 0, axis = -1) + np.flip(D, axis = -1), axis = -1 ) )[:,:-1] / (nTime - np.arange(nTime)[None,:] )

    MSD = S1-2*S2

    Dt_r = np.arange(1, pos.shape[1]-1)
    MSD = MSD[:,Dt_r]
    return Dt_r, MSD

start_time = time.time()
Dt_r, MSD_f = MSD_fft(pos)

但我收到错误“IndexError：数组索引过多”。

你有什么建议如何解决这个问题吗？ 如果是这样，以格式时间 msd 打印输出的最简单方法是什么，例如：

1 1
2 1.5
3 2.8

先感谢您！