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@toririnn

多原子イオンを１つの点に置換した結晶構造の作成ログ

Posted at

最終目標設定

既存の結晶構造から，多原子イオンを１つの点に置換した新しい結晶構造を作成する．

準備

以下，２つのファイルを用意する．

  • POSCAR: POSCARファイル形式の結晶構造を記したテキストファイル
  • POSCAR.nnlist: POSCARファイルから，原子ごとに隣接原子をリストアップしたテキストファイル

作成したプログラム

  • mk_clusterd_poscar.py
    入力：POSCAR, POSCAR.nnlist
    出力：POSCAR

今回行ったことの流れ

次の流れに沿って，距離が近い原子団を１つの原子に置き換え，新たな結晶構造を作成した．

0．POSCARとPOSCAR.nnlistをPandasのデータフレームとして読み込む．
1．結晶構造の各原子ごとに2Å以内の原子をピックアップする．
※ これは，準備の段階でPOSCAR.nnlistとして作成済み
2．ピックアップされた数が最大の原子をリストアップする．
3．2.でリストアップされた原子と、ともにピックアップされた原子のxyz座標の相加平均をとる．
4．リストアップされた原子の元素種と3.で得た座標を新たな１点とする．
5．2~4で選択されていない原子をリストアップする．
6．4.と5.を組み合わせて，新しい構造を作る．

今回行ったことの詳細説明

例として，COD (Crystallography Open Database) から得たBaCO3 (1000033.cif) を用いる．
※https://www.crystallography.net/cod/1000033.cif

0．POSCARとPOSCAR.nnlistをPandasのDataFrameとして読み込む．

# Converting a POSCAR file to a DataFrame
from my_package.textfile2df import poscar2df_coords 

df_coords = poscar2df_coords(filename='./POSCAR')
df_coords
central atom x y z Species
0 1 0.250000000000000 0.757000000000000 0.919000000000000 C
1 2 0.250000000000000 0.743000000000000 0.419000000000000 C
2 3 0.750000000000000 0.243000000000000 0.081000000000000 C
3 4 0.750000000000000 0.257000000000000 0.581000000000000 C
4 5 0.250000000000000 0.901100000000000 0.912200000000000 O
5 6 0.250000000000000 0.598900000000000 0.412200000000000 O
6 7 0.750000000000000 0.098900000000000 0.087800000000000 O
7 8 0.750000000000000 0.401100000000000 0.587800000000000 O
8 9 0.459500000000000 0.683900000000000 0.921000000000000 O
9 10 0.040500000000000 0.816100000000000 0.421000000000000 O
10 11 0.540500000000000 0.316100000000000 0.079000000000000 O
11 12 0.040500000000000 0.683900000000000 0.921000000000000 O
12 13 0.459500000000000 0.816100000000000 0.421000000000000 O
13 14 0.959500000000000 0.183900000000000 0.579000000000000 O
14 15 0.959500000000000 0.316100000000000 0.079000000000000 O
15 16 0.540500000000000 0.183900000000000 0.579000000000000 O
16 17 0.250000000000000 0.416310000000000 0.754900000000000 Ba
17 18 0.250000000000000 0.083690000000000 0.254900000000000 Ba
18 19 0.750000000000000 0.583690000000000 0.245100000000000 Ba
19 20 0.750000000000000 0.916310000000000 0.745100000000000 Ba 
# converting POSCAR.nnlist to df_nnlist
from my_package.textfile2df import nnlist2df

df_nnlist = nnlist2df(POSCAR_nnlist='POSCAR.nnlist')
df_nnlist
central atom neighboring atom distance X Y Z unitcell_x unitcell_y unitcell_z central species neighboring species
0 1 1 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 C C
1 1 5 1.282630 0.000000 1.281885 -0.043713 0 0 0 C O
2 1 9 1.289100 1.112990 -0.650283 0.012857 0 0 0 C O
3 1 12 1.289100 -1.112990 -0.650283 0.012857 0 0 0 C O
4 2 2 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 C C
5 2 6 1.282630 0.000000 -1.281885 -0.043713 0 0 0 C O
6 2 10 1.289100 -1.112990 0.650283 0.012857 0 0 0 C O
7 2 13 1.289100 1.112990 0.650283 0.012857 0 0 0 C O
8 3 3 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 C C
9 3 7 1.282630 0.000000 -1.281885 0.043713 0 0 0 C O
10 3 11 1.289100 -1.112990 0.650283 -0.012857 0 0 0 C O
11 3 15 1.289100 1.112990 0.650283 -0.012857 0 0 0 C O
12 4 4 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 C C
13 4 8 1.282630 0.000000 1.281885 0.043713 0 0 0 C O
14 4 14 1.289100 1.112990 -0.650283 -0.012857 0 0 0 C O
15 4 16 1.289100 -1.112990 -0.650283 -0.012857 0 0 0 C O
16 5 1 1.282630 0.000000 -1.281885 0.043713 0 0 0 O C
17 5 5 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 O O
18 6 2 1.282630 0.000000 1.281885 0.043713 0 0 0 O C
19 6 6 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 O O
20 7 3 1.282630 0.000000 1.281885 -0.043713 0 0 0 O C
21 7 7 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 O O
22 8 4 1.282630 0.000000 -1.281885 -0.043713 0 0 0 O C
23 8 8 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 O O
24 9 1 1.289100 -1.112990 0.650283 -0.012857 0 0 0 O C
25 9 9 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 O O
26 10 2 1.289100 1.112990 -0.650283 -0.012857 0 0 0 O C
27 10 10 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 O O
28 11 3 1.289100 1.112990 -0.650283 0.012857 0 0 0 O C
29 11 11 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 O O
30 12 1 1.289100 1.112990 0.650283 -0.012857 0 0 0 O C
31 12 12 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 O O
32 13 2 1.289100 -1.112990 -0.650283 -0.012857 0 0 0 O C
33 13 13 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 O O
34 14 4 1.289100 -1.112990 0.650283 0.012857 0 0 0 O C
35 14 14 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 O O
36 15 3 1.289100 -1.112990 -0.650283 0.012857 0 0 0 O C
37 15 15 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 O O
38 16 4 1.289100 1.112990 0.650283 0.012857 0 0 0 O C
39 16 16 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 O O
40 17 17 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 Ba Ba
41 18 18 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 Ba Ba
42 19 19 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 Ba Ba
43 20 20 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0 0 0 Ba Ba

df_nnlist.groupby('central atom').count()['neighboring atom']で最も要素数の多いもののcentral atomをクラスタとして得る．

→ クラスタ化されたcentral atomを重複削除する　

→ 新しいcentral atomのリストを得る

print(df_nnlist.groupby('central atom').count()['neighboring atom'])
# これをフィルター化したものがget_elelem_max_num_filter_list

central atom
1     4
2     4
3     4
4     4
5     2
6     2
7     2
8     2
9     2
10    2
11    2
12    2
13    2
14    2
15    2
16    2
17    1
18    1
19    1
20    1
Name: neighboring atom, dtype: int64

df_nnlist.groupby('central atom').count()['neighboring atom']で最も要素数の多いもののcentral atomをクラスタとして得る．

import pandas as pd
def get_elem_max_filter(df_nnlist=df_nnlist):
    """
    To get cluster center abs coords from df_coords, Please use this filter.
    
    Input: df_nnlist 
 -> Output: The max number of element 
            in neighboring column of df_nnlist, 
            when df_nnlist groupbyed neighboring column and .count() 
    """
    elem_max_num = df_nnlist.groupby('central atom').count()['neighboring atom'].max()
    elem_max_num_filter = df_nnlist.groupby('central atom').count()['neighboring atom'] == elem_max_num
    # elem_max_num_filter_list = elem_max_num_filter.to_list()
    elem_max_num_filter_list = pd.Series(elem_max_num_filter.to_list())
    return elem_max_num_filter_list

get_elem_max_filter()

0      True
1      True
2      True
3      True
4     False
5     False
6     False
7     False
8     False
9     False
10    False
11    False
12    False
13    False
14    False
15    False
16    False
17    False
18    False
19    False
dtype: bool

メモ：df_coords[elem_max_num_filter_list] によりクラスタ中心の絶対座標を得る

# # 入力値が左側の数値と同じ場合、対応する右側の数値を返す関数
# def get_neighboring_atoms_list(central_atom_id, df_nnlist=df_nnlist):
#     """
#     To get all central atoms of a cluster(:neighbors), Input a number of cluster center element number(:central atom)
    
#     Input: central atom column element In df_nnlist
#  -> Output: All neighboring atom column element that Input(:elemnt) match central atom column element
    
#     param1: Input: central atom column element In df_nnlist
#     """
#     # 左側の列から対応する行を選択し、右側の数値を取得
#     # result = df_nnlist[df_nnlist['central atom'] == input_value]['neighboring atom'].values
#     neighboring_atoms_list = df_nnlist[df_nnlist['central atom'] == central_atom_id]['neighboring atom'].tolist()
#     return neighboring_atoms_list

# # 関数をテスト
# get_neighboring_atoms_list(3)

[3, 7, 11, 15]

クラスタ中心のcentral atom(id的な番号)の一覧を得る

クラスタに選ばれなかった残りのcentral atom (≒id)の一覧を得る関数

def get_all_non_clusterd_atom(df_nnlist=df_nnlist, df_coords=df_coords):
    """
    dependency: get_elem_max_filter(), get_right_value()
    
    To get non-clusterd central atom list, Use this func.
    
    Input: DataFrames
 -> Output: a list 
    
    param1: df_nnlist=df_nnlist
    param2: df_coords=df_coords
    """
    
    # 入力値が左側の数値と同じ場合、対応する右側の数値を返す関数
    def get_neighboring_atoms_list(central_atom_id, df_nnlist=df_nnlist):
        """
        To get all central atoms of a cluster(:neighbors), Input a number of cluster center element number(:central atom)

        Input: central atom column element In df_nnlist
     -> Output: All neighboring atom column element that Input(:elemnt) match central atom column element

        param1: Input: central atom column element In df_nnlist
        """
        # 左側の列から対応する行を選択し、右側の数値を取得
        # result = df_nnlist[df_nnlist['central atom'] == input_value]['neighboring atom'].values
        neighboring_atoms_list = df_nnlist[df_nnlist['central atom'] == central_atom_id]['neighboring atom'].tolist()
        return neighboring_atoms_list
    
    
    elem_max_num_filter = get_elem_max_filter(df_nnlist=df_nnlist)
    # クラスタ(原子団)の中心の原子のid(central atomの値)のリスト
    cluster_central_atom_list = df_coords[elem_max_num_filter]['central atom'].tolist()
    # クラスタ(原子団)に属するすべての原子のid(central atomの値)を取得
    cluster_all_atom_list_duplicated = [get_neighboring_atoms_list(elem) for elem in cluster_central_atom_list]
    # 2重リストを1重リストにflatten
    cluster_all_atom_list_duplicated_flatten = [item for sublist in cluster_all_atom_list_duplicated for item in sublist]
    # flat_listの重複削除
    cluster_all_atom_set = set(cluster_all_atom_list_duplicated_flatten)
    
    # 元のposcarのcentral atomの一覧を取得
    all_central_atom_set = set(df_coords['central atom'].tolist())
    
    # クラスタ(原子団)に属さない原子のid(central atomの値)を取得
    all_non_clusterd_atom_list = list(all_central_atom_set.difference(cluster_all_atom_set))
    
    return all_non_clusterd_atom_list

# all_non_clusterd_atom_list = get_all_non_clusterd_atom(df_nnlist=df_nnlist, df_coords=df_coords)
# print(all_non_clusterd_atom_list)

all_non_clusterd_atom_listをフィルター化する関数

# diff_central_atom_filter = df_coords['central atom'].apply(lambda row: row in diff_central_atom_list)
# これをget_diff_central_atom_filterに関数化

def get_all_non_clusterd_atom_filter(df_nnlist=df_nnlist, df_coords=df_coords):
    """
    To convert list to filter, Use thie func.
    """
    all_non_clusterd_atom_list = get_all_non_clusterd_atom(df_nnlist=df_nnlist, df_coords=df_coords)
    all_non_clusterd_atom_filter = df_coords['central atom'].apply(lambda row: row in all_non_clusterd_atom_list)
    return all_non_clusterd_atom_filter

get_all_non_clusterd_atom_filter()

0     False
1     False
2     False
3     False
4     False
5     False
6     False
7     False
8     False
9     False
10    False
11    False
12    False
13    False
14    False
15    False
16     True
17     True
18     True
19     True
Name: central atom, dtype: bool

df_coords[]で、クラスタの中心の絶対座標のフィルターと重複削除された残りの絶対座標のフィルターを結合してフィルターする

過不足のないcentral atomのfilterが完成

central_atom_filter_fix = get_elem_max_filter() | get_all_non_clusterd_atom_filter()
print(central_atom_filter_fix)

0      True
1      True
2      True
3      True
4     False
5     False
6     False
7     False
8     False
9     False
10    False
11    False
12    False
13    False
14    False
15    False
16     True
17     True
18     True
19     True
dtype: bool

クラスタ後の新しい絶対座標を得る

df_coords_abs_center = df_coords[central_atom_filter_fix]
df_coords_abs_center
central atom x y z Species
0 1 0.250000000000000 0.757000000000000 0.919000000000000 C
1 2 0.250000000000000 0.743000000000000 0.419000000000000 C
2 3 0.750000000000000 0.243000000000000 0.081000000000000 C
3 4 0.750000000000000 0.257000000000000 0.581000000000000 C
16 17 0.250000000000000 0.416310000000000 0.754900000000000 Ba
17 18 0.250000000000000 0.083690000000000 0.254900000000000 Ba
18 19 0.750000000000000 0.583690000000000 0.245100000000000 Ba
19 20 0.750000000000000 0.916310000000000 0.745100000000000 Ba

クラスタ後の新しい絶対座標を文字列→数値に変換 する関数

def df_elem_str2num(df_coords_abs_center=df_coords_abs_center):
    # 文字列を数値化する
    df_coords_abs_center['x'] = pd.to_numeric(df_coords_abs_center['x'], errors='coerce')
    df_coords_abs_center['y'] = pd.to_numeric(df_coords_abs_center['y'], errors='coerce')
    df_coords_abs_center['z'] = pd.to_numeric(df_coords_abs_center['z'], errors='coerce')
    return df_coords_abs_center

df_coords_abs_center = df_elem_str2num(df_coords_abs_center=df_coords_abs_center)

/tmp/ipykernel_2734045/1947849364.py:3: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  df_coords_abs_center['x'] = pd.to_numeric(df_coords_abs_center['x'], errors='coerce')
/tmp/ipykernel_2734045/1947849364.py:4: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  df_coords_abs_center['y'] = pd.to_numeric(df_coords_abs_center['y'], errors='coerce')
/tmp/ipykernel_2734045/1947849364.py:5: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  df_coords_abs_center['z'] = pd.to_numeric(df_coords_abs_center['z'], errors='coerce')

# 数値化したクラスタ後の絶対座標
df_coords_abs_center
central atom x y z Species
0 1 0.250000 0.757000 0.919000 C
1 2 0.250000 0.743000 0.419000 C
2 3 0.750000 0.243000 0.081000 C
3 4 0.750000 0.257000 0.581000 C
16 17 0.250000 0.416310 0.754900 Ba
17 18 0.250000 0.083690 0.254900 Ba
18 19 0.750000 0.583690 0.245100 Ba
19 20 0.750000 0.916310 0.745100 Ba

クラスタの相対中心座標を計算

df_nnlist_grouped = df_nnlist.groupby('central atom').mean()
# central atomカラムでgroupby.mean()した後、index列(central atom)をカラムにする   
df_nnlist_grouped = df_nnlist_grouped.reset_index()   
# 意味のないカラムを落とす
df_nnlist_grouped = df_nnlist_grouped[['central atom', 'X', 'Y', 'Z']]

/tmp/ipykernel_2734045/2493061615.py:1: FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrameGroupBy.mean is deprecated. In a future version, numeric_only will default to False. Either specify numeric_only or select only columns which should be valid for the function.
  df_nnlist_grouped = df_nnlist.groupby('central atom').mean()

# フィルターで必要なクラスタの相対中心座標に絞る
df_cluster_relative_center = df_nnlist_grouped[central_atom_filter_fix]
df_cluster_relative_center
central atom X Y Z
0 1 0.000000 -0.004670 -0.004500
1 2 0.000000 0.004670 -0.004500
2 3 0.000000 0.004670 0.004500
3 4 0.000000 -0.004670 0.004500
16 17 0.000000 0.000000 0.000000
17 18 0.000000 0.000000 0.000000
18 19 0.000000 0.000000 0.000000
19 20 0.000000 0.000000 0.000000

絶対座標 + 相対座標の計算

def get_clusterd_coords(df_abs=df_coords_abs_center, df_relative=df_cluster_relative_center):
    df_coords_x = df_abs['x'] + df_relative['X']
    df_coords_y = df_abs['y'] + df_relative['Y']
    df_coords_z = df_abs['z'] + df_relative['Z']
    df_coords_species = df_abs['Species']

    # カラム名を指定してデータフレームを作成
    df_coords_fix = pd.DataFrame({
        'X': df_coords_x,
        'Y': df_coords_y,
        'Z': df_coords_z,
        'Species': df_coords_species,
    })

    return df_coords_fix

df_coords_fix = get_clusterd_coords(df_abs=df_coords_abs_center, df_relative=df_cluster_relative_center)
df_coords_fix
X Y Z Species
0 0.250000 0.752330 0.914500 C
1 0.250000 0.747670 0.414500 C
2 0.750000 0.247670 0.085500 C
3 0.750000 0.252330 0.585500 C
16 0.250000 0.416310 0.754900 Ba
17 0.250000 0.083690 0.254900 Ba
18 0.750000 0.583690 0.245100 Ba
19 0.750000 0.916310 0.745100 Ba 
# 元のPOSCARファイルから5行目までを抽出して、新しいPOSCARファイルに書き込む関数
import os
def df2poscar(df=df_coords_fix, original_file="./POSCAR", output_file="gen_data/POSCAR"):
    """
    Writing the DataFrame(:df_coords_fix) to a POSCAR file.
    param1: DataFrame that has 'X', 'Y', 'Z' columns about coords.
    param2: original POSCAR file
    param3: generated POSCAR file
    """
    
    # df_coords_fixを文字列に変換
    def df2str(df):
        df_coords_fix_str = df[['X', 'Y', 'Z']].to_string(header=False, index=False, index_names=False)
        return df_coords_fix_str

    
    # df_coords_fixから元素種を文字列として抽出する関数
    def return_species(df):
        species_line = ' '.join(df['Species'].unique())
        num_line = ' '.join([str(len(df[df['Species'] == specie])) for specie in df['Species'].unique()])
        return species_line + '\n' + num_line

    
    # 元のPOSCARファイルの5行目までを抽出し，新しいファイルに書き込む
    def wirte_header2poscar():
        # 最初の5行を抽出
        with open(original_file, 'r') as infile:
            lines = infile.readlines()[:5]
        # 新しいPOSCARファイルに書き込む
        with open(output_file, 'w') as outfile:
            outfile.writelines(lines)
    
    
    # 新しいPOSCARファイルに書き込んでいく
    def write_species2poscar():
        with open(output_file, 'a') as file:
            # すでに存在するテキストファイルに元素種を追記
            file.write(return_species(df) + '\n')
            # 元素種まで書かれたファイルにDirectという文字をを追記
            file.write('Direct\n')
            # 直交座標を追記
            file.write(df_coords_fix_str + '\n')


    # 関数をcall
    None if os.path.exists("gen_data") else os.makedirs('gen_data')
    df_coords_fix_str = df2str(df)
    wirte_header2poscar()
    write_species2poscar()
    
    print(f"{output_file} にクラスタ化後の内容が書き込まれました。")

df2poscar()

gen_data/POSCAR にクラスタ化後の内容が書き込まれました。
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