OVITO与matplotlib不兼容的问题

在导入OVITO之前，要先设置环境变量，matplotlib导入顺序没有要求：

import osos.environ['OVITO_GUI_MODE'] = '1'from ovito.io import import_fileimport matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1,2])plt.show()

导入并分析dump文件

from ovito.io import import_file

导入单个文件

pipeline = import_file("simulation.dump")

导入LAMMPS中用通配符生成的一系列文件

pipeline = import_file('path/*.dump')

导入列表中的所有文件

file_list = ["dir_a/simulation.dump","dir_b/simulation.dump","dir_c/simulation.dump"]pipeline = import_file(file_list)

查看当前导入的有多少帧

print(pipeline.source.num_frames)

计算某一帧的数据

for frame in range(pipeline.source.num_frames):    data = pipeline.compute(frame)    ...

从原则上是，compute 接受的 frame 应该是0至 num_frames-1 之间的数，这样刚好是 num_frames 帧。实际操作中，我发现这个 frame 参数可以是0至任意大的数，如果这个 frame 超过了 num_frames，就会以 num_frames-1 的值作为结果。

dump文件中的各变量值都储存在 data.particles 里面，怎么访问呢，这个 data.particles 是个类似于字典的对象，可以用 keys 方法查看有哪些键：

print(list(data.particles.keys()))

['Particle Identifier', 'Particle Type', 'Position', 'Velocity', 'v_r_stretch', 'c_rho_peratom', 'c_ave_eps', 'v_fp', 'v_rdist', 'Velocity Magnitude']

我dump文件本来储存的是以下变量：

id type xs ys zs vx vy vz v_r_stretch c_rho_peratom c_ave_eps v_FP v_rDist

可以发现变量名自动发生了一些变化，比如id变成了Particle Identifier，xs、ys、zs变成了Position，vx、vy、vz变成了Velocity，自定义的变量名中的大写字母变成了小写，比如v_FP变成了v_fp等等。这个OVITO文档里面列举了不少，可以自己去看LAMMPS dump file reader — OVITO User Manual 3.10.6 documentation

然后我们就可以像字典一样访问这些键的值：

ids = data.particles['Particle Identifier']

这样获取到的 ids 对象类型是 ovito.data.Property，有点像 numpy.ndarray，可以取索引的值，有shape、size，可以传给matplotlib画图，但是似乎没有numpy.ndarray的那些方法（max、min 什么的）。我们可以用 np.asarray 把它转换为 numpy.ndarray，还有一种更方便的操作，就是直接用他自己的array属性：

print(ids.array.__class__)print(ids.array.mean())

numpy.ndarray

np.float64(4676.5)

另外，如果对 ovito.data.Property 取索引对应的值的话，也是直接返回一个 numpy.ndarray 的，不需要再用array属性转换了：

print(ids[:250].__class__)print(ids[:250].mean())

numpy.ndarray

125.5

注：矢量的分量（如data.particles['Force.Y']）是numpy.ndarray，但矢量本身（如data.particles['Force']）仍是ovito.data.Property。

我们把ids试着用matplotlib画出来：

plt.plot(ids)plt.show()

可以发现，id是乱序的，这就是默认的导入方式造成的（除非LAMMPS中就指定了 dump_modify sort id）。为了让OVITO按id顺序读取各原子，我们需要在 import_file 中指定 sort_particles=True，这样就可以方便后面分析了。

渲染为图片或视频

切记：要在导入ovito之前，设置好环境变量。

import osos.environ['OVITO_GUI_MODE'] = '1'from ovito.io import import_filefrom ovito.modifiers import SelectTypeModifier, ColorCodingModifierfrom ovito.vis import Viewportpipeline = import_file(...)pipeline.modifiers.extend([...])for frame in range(pipeline.source.num_frames):    data = pipeline.compute(frame)    data.cell.vis.enabled = False# 去掉simulation cell    data.particles.vis.radius = 2e-5# 调整颗粒半径pipeline.add_to_scene()vp = Viewport()vp.type = Viewport.Type.Top # Top视图vp.zoom_all() # 缩放到合适的尺寸vp.render_image(filename='test.png')vp.render_anim(size=(600, 600), filename=f'{output_path}\\animation.mp4', fps=20)

各种Modifiers

ovito.modifiers — OVITO Python Reference 3.11.2 documentation

pipeline.modifiers.extend([    SelectTypeModifier(types={1}),    DeleteSelectedModifier(operate_on={'particles'}),])

表达式选择

cond = ['ParticleType==2','abs(Position.Y^2+(Position.Z-0.003)^2-0.002^2)<1e-9','Position.X>0.002','Position.X<0.007']cond = '&&'.join(cond)pipeline.modifiers.extend(    [mod.ExpressionSelectionModifier(expression=cond),     mod.InvertSelectionModifier(),     mod.DeleteSelectedModifier(operate_on={'particles'})])

渲染LAMMPS区域

注意：commands中的旋转角度应当是弧度。

pipeline.modifiers.extend([    RenderLAMMPSRegionsModifier(        commands='region anal_del block 0.0034641 0.007 -0.002 0.002 -0.002 0 rotate 'f'1.57 0.0034641 0 -0.002 0 1 0',        color_by_region=True    )])

各种Overlay

vp.overlays.extend([    ColorLegendOverlay(        modifier=pipeline.modifiers[1], # ColorCoding        title='v_y (m/s)',        alignment=QtCore.Qt.AlignmentFlag.AlignTop | QtCore.Qt.AlignmentFlag.AlignHCenter,        offset_x=0, offset_y=-0.1316,        font_size=0.098, font='Arial', legend_size=0.36, label_size=0.89,        aspect_ratio=4.2    ),    TextLabelOverlay(        text=f't=[Time] second', font='Arial', font_size=0.053,        alignment=QtCore.Qt.AlignmentFlag.AlignTop | QtCore.Qt.AlignmentFlag.AlignHCenter,        offset_x=0, offset_y=-0.1992, text_color=(0, 0, 0)    )])

alignment必须规定横向位置和纵向位置，用 | 连接。offset是相对于 alignment 规定位置的偏移量。

邻居搜索

ovito.data — OVITO Python Reference 3.11.2 documentation

h = 2 * dLdata = pipeline.compute(frame)finder = CutoffNeighborFinder(h, data)

找空间任意一点的cutoff范围内的颗粒用 find_at(coords)。但是只能逐点查找，也就是说 coords 只能是单个点的坐标，不能是一堆点的坐标（与scipy的cKDTree不同）。

numerator = np.zeros((n_sample, 3))denominator = np.zeros((n_sample, 1))for i in trange(n_sample):    neighs = finder.find_at(xyz[i, :])for neigh in neighs:        j = neigh.index        w = kernel(neigh.distance, h)        numerator[i] += v[j] * w * mass[j] / rho[j]        denominator[i] += w * mass[j] / rho[j]

找某个颗粒的邻居颗粒用 find(index) 方法找单个颗粒的邻居，或用 find_all(indices=None, sort_by=None) 一次性找所有颗粒的邻居。