在python中保存仿真数据

Question

我正在用大量粒子在Python中做一个分子动力学模拟。在这里,我必须跟踪所有500个或1000个粒子的x位置,y位置,z位置,x速度,y速度,z速度,x加速度,y加速度,z加速度,x力,y力,z力,势,以及系统在每个时间间隔的动能,势能,总能量。为了保存这些数据，我目前正在以以下方式将它们写入一个文件：

from numpy import*
...
f=open('myMD.dat','w')
while t<=tmax:
    s='%3.3f\t\t'%(t)  # writing the time to the file
    f.write(s)
    for i in range(TotalNumberofParticles):
        UpdateParameters()
        s='%8.3e  %8.3e  %8.3e  %8.3e  %8.3e  %8.3e  %8.3e  %8.3e  %8.3e  %8.3e  %8.3e  %8.3e  %8.3e\t\t'%(xpos1[i],ypos1[i],zpos1[i],xvel1[i],yvel1[i],zvel1[i],xacc1[i],yacc1[i],zacc1[i],xforc[i],yforc[i],zforc[i],potn[i])
        f.write(s)
        ...
    s='%8.3e  %8.3e  %8.3e\n'%(KE,PE,TE)    
    f.write(s)
    t=t+delt
f.close()

所以如果有500个粒子，那么数据文件中的每一行将有7000列。这似乎不是一种保存数据的好方法。此外，模拟还要进行几千个时间步长。随着程序的进行，它也变慢了。有人能给我一个关于如何以更好的方式保存数据的想法吗？此外，我想知道我如何检索这些数据，以供进一步分析。

Answer 1

不是在循环中单独编写每个XPO[i],而是使用numpy.savez一次性编写整个数组；

import numpy as np

np.savez('myMD.dat', 
         xpos1=xpos1, ypos1=ypos1, zpos1=zpos1,
         xvel1=xvel1, yvel1=yvel1, zvel1=zvel1,
         xacc1=xacc1, yacc1=yacc1, zacc1=zacc1,
         xforc=xforc, yforc=yforc, zforc=zforc,
         potn=potn)

使用像这样的关键字参数可以确保数组以其正确的名称保存。

由于您想要为每个粒子和每个迭代写日期，我建议您在数组中添加一个额外的轴来包含所有的迭代。

xpos1 = np.array(TotalNumberofParticles)

xpos1 = np.array((number_of_iterations, TotalNumberofParticles))

import numpy as np

data = numpy.load('myMD.dat')
xpos1 = data['xpos1']
# et cetera

顺便说一句，摘自PEP8（Python风格指南）：

应该避免通配符导入( import* )，因为它们会使名称空间中的名称不清楚，从而使读者和许多自动化工具感到困惑。