LAMMPSのログをPython Matplotlibでグラフ化

LAMMPSのログをPython Matplotlibでグラフ化

LAMMPS

LAMMPS計算結果の温度やエネルギーなどが書かれたログをMatplotlibでグラフにします。
非GUI環境でMatplotlibを使う方法も解説しています。

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ログをNumpyArrayにする

以下のようなコードを書きます。

import numpy as np

with open("log.lammps", "r") as f:
    text = f.read()
lines = text.split("\n")

LAMMPS_stat = False
Label = ""
data = []

for line in lines:
    if "Loop time of " in line:
        LAMMPS_stat = False

    if LAMMPS_stat:
        data.append(line.split())

    if "   Step   " in line:
        LAMMPS_stat = True
        Label = line.split()

    if "timestep " in line:
        line1 = line.split()
        dt = float(line1[1]) 

data = np.array(data, dtype=np.float64)
print(Label)
print(data[:5])

仕組みとしてはログの始まりを検出したらLAMMPS_statTrueにして、終わりを検出したらFalseにして、それがTrueの間のテキストを読んでsplitしてdata入れる、という感じです。
dataは浮動小数点型のNumpyArrayに変換して、Labelと一緒に5行だけprintしています。
また、グラフの横軸で必要になるtimestepの値も取得しています。

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Matplotlibでグラフ化

thermo_style custom step temp press etotal density pe ke で出力されるdensityをプロットしています。
コードはこんな感じです。

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt

with open("log.lammps", "r") as f:
    text = f.read()
lines = text.split("\n")

LAMMPS_stat = False
Label = ""
data = []

for line in lines:
    if "Loop time of " in line:
        LAMMPS_stat = False

    if LAMMPS_stat:
        data.append(line.split())

    if "   Step   " in line:
        LAMMPS_stat = True
        Label = line.split()

    if "timestep " in line:
        line1 = line.split()
        dt = float(line1[1]) 

data = np.array(data, dtype=np.float64)

x = data[:,0] * dt * 0.001
y = data[:,4]

i1 = int(len(x)/2)
i2 = len(x)
print("Average ", np.mean(y[i1:i2]))

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("Time [ps]")
plt.ylabel("Density [g/cm3]")
plt.savefig("Density.png")

最初の matplotlib.use("Agg") によって、非GUI環境でもグラフが描けるようにしています。
サーバにSSHでつないだりするときは必ずこうしています。
密度の平均値を計算の後半部分で出力していますが、不要であれば削除してください。
このコードでは以下のようなグラフが描けます。

こちらは水の密度を計算したものです。
詳細はこちら

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まとめ

LAMMPSのログ出力をPythonのNumpyに読み込んでMatplotlibでグラフ化しました。
また非GUI環境でMatplotlibを使う方法も解説しました。

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