使用 pymatgen 從結構中獲取圖形

Question

給定一個 cif 文件，我想獲得某種材料的圖形表示（作為數據結構）。 我正在嘗試使用代表 CrN 晶胞的cif 文件。

我正在嘗試使用 pymatgen 的 StructureGraph 類，但我遇到了一些問題。 在此鏈接中，他們建議使用with_local_env_strategy()方法，但是當我嘗試使用它時出現錯誤。 這是我的代碼：

from pymatgen.analysis.graphs import StructureGraph
from pymatgen.analysis.local_env import NearNeighbors
from pymatgen.core import Structure

filename = 'CrN.cif'
structure = Structure.from_file(filename)
nn = NearNeighbors()
strategy = nn.get_all_nn_info(structure)
strucGraph = StructureGraph.with_local_env_strategy(supercell, strategy, weights=False, edge_properties=False)

錯誤：

Answer 1

由於我不是材料學科的專家（我只是一名系統工程師和一名數學家），我提出了這兩種可能的解決方案：

使用get_neighbors()方法，給定一個給定半徑的球形鄰域，獲得最近的鄰居：

from pymatgen.core import Structure
import networkx as nx
import numpy as np

filename = 'CrN.cif'
structure = Structure.from_file(filename)
supercell = structure.copy()
supercell.make_supercell([2,2,2])
G = nx.Graph()
for i, site in enumerate(supercell):
    G.add_node(i)
    G.nodes[i]["Species"] = label_set[site.species]
    G.nodes[i]["position"] = (site.x, site.y, site.z)

for i, site in enumerate(supercell):
    neighbors = [(n.index, n.nn_distance) for n in supercell.get_neighbors(site, r=3)]
    for n in neighbors:
        G.add_edge(i, n[0], weight=n[1])

第二種方法更可定制，我放在這里的代碼考慮了歐氏距離，但是，對於 2 個原子連接的標准，可以使用其他標准，例如能量。

def space_euclidean_distance(p1, p2):
    dist = np.sqrt(np.sum((p1-p2)**2, axis=0))
    return dist

lattice = supercell.lattice
fractional_coords = supercell.frac_coords

# Convert the fractional coordinates to Cartesian coordinates using the lattice vectors
cartesian_coords = lattice.get_cartesian_coords(fractional_coords)
distances = []
N = len(cartesian_coords)
for i in range(N):
    p1 = cartesian_coords[i]
    dist_i = {}
    for j in range(N):
        p2 = cartesian_coords[j]
        if j != i:
            dist_i[j] = space_euclidean_distance(p1, p2)
    distances.append(dist_i)

G2 = nx.Graph()
for i, site in enumerate(supercell):
    G2.add_node(i)
    G2.nodes[i]["Species"] = label_set[site.species]
for i in range(N):
    for key, value in distances[i].items():
        if value <= 2.5: #metric for connection of 2 atoms
            G2.add_edge(i, key, weight=value)