sumo：强大的固体物理计算数据绘图与分析工具

sumo：强大的固体物理计算数据绘图与分析工具

sumo Heavyweight plotting tools for ab initio calculations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sumo1/sumo

项目介绍

Sumo 是一个基于 Python 的开源工具包，专为绘制和分析从头算固体计算数据而设计。它建立在固体化学/物理学领域的现有 Python 包之上，旨在将一些库的优势带给更广泛的用户群体，并提供用于发表的绘图功能（由 Matplotlib 支持）。

项目技术分析

Sumo 采用了多种先进的 Python 包和技术，包括：

• Spglib：用于确定晶体学空间群。
• Pymatgen：用于处理 VASP 计算的输入和输出。
• Phonopy：用于支持声子带结构的计算。
• Scipy 和 Matplotlib：用于曲线拟合和绘图。

Sumo 目前主要支持 VASP 计算，对 CASTEP 和 Questaal 也提供了部分支持，并计划在未来版本中增加对其他固体状态代码的支持。

项目技术应用场景

Sumo 的主要应用场景包括：

1. 高对称性 k 点路径的生成：使用 Spglib 确定晶体学空间群，并构建常规的晶体学路径。
2. 电子和声子带结构、态密度和光学吸收图的绘制：支持 VASP 和 CASTEP 计算。
3. 带隙有效质量的计算：通过 Scipy 进行曲线拟合，分析带结构。

Sumo 提供了丰富的命令行工具，如：

• sumo-kgen：生成 VASP KPOINTS 文件。
• sumo-bandplot：绘制电子带结构图。
• sumo-dosplot：绘制态密度图。
• sumo-optplot：光学吸收图。
• sumo-phonon-bandplot：声子带结构图。
• sumo-bandstats：从带结构计算电子和空穴有效质量。

项目特点

Sumo 的主要特点包括：

1. 强大的绘图功能：提供 publication-ready 的绘图，适合直接用于学术发表。
2. 广泛的代码支持：支持多种固体状态计算代码，包括 VASP、CASTEP 和 Questaal。
3. 丰富的分析工具：提供带隙有效质量的计算，以及曲线拟合等高级分析功能。
4. 易于使用：提供命令行界面和完整的 Python API，同时包含丰富的文档和教程。
5. 开源自由：遵循 MIT 许可，自由使用，鼓励贡献。

Sumo 通过其高效的功能和易于使用的界面，为固体物理学研究者提供了一个强大的工具，帮助他们更好地理解和分析固体材料的计算数据。无论您是初学者还是有经验的研究人员，Sumo 都能帮助您加速研究流程，提升工作效率。

sumo Heavyweight plotting tools for ab initio calculations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sumo1/sumo