Jay_Franklin的博客

OpenXPSAnalyzer 是一款基于 Python 和 Flet 的跨平台 XPS 数据后处理软件，可读取 Avantage 导出的 Excel 数据，实现谱图查看、峰位与拟合质量分析、分峰统计、交互式浏览及出版级绘图，并利用 xarray 和 NetCDF-4 管理项目数据，支持多格式导出。

本文介绍了一个用于解析XRD PDF卡片的Python脚本工具。该工具采用逐行处理机制，能精准解析包含衍射数据的PDF卡片文件，支持多种文本编码格式和数据结构变体。主要功能包括：1. 支持解析单文件、多文件批处理和全目录扫描；2. 自动提取卡片编号、材料名称、化学式和元数据；3. 结构化输出衍射数据（2θ、d值、强度、hkl指数等）；4. 提供灵活的容错机制和异常行报告。使用方法包括初始化解析器、解析单个文件或整个目录、查找卡片文件等。解析结果以PDFCardResult对象返回，包含所有解析数据和元信息，

摘要：本文介绍了如何通过Python的originpro模块与Origin软件交互，结合二者在数据处理和可视化方面的优势。originpro包支持在外部Python环境中控制Origin 2021+版本，实现数据读写、图表创建等功能。文章概述了安装条件（Windows系统+Origin软件）和使用方法，包括启动连接、数据写入、列类型设置及图表生成等操作流程，并提供了代码示例演示如何将Pandas数据导入Origin并绘图。最后强调需使用op.exit()正确退出程序。

本文介绍了Quarto文档系统的安装配置与Python环境搭建方法。Quarto作为命令行工具需要配合文本编辑器使用，推荐VS Code或Positron作为IDE。安装Quarto CLI后，通过创建.qmd文件编写文档，支持在代码块中运行Python脚本并可视化结果。文章详细说明了使用uv工具创建Python虚拟环境的步骤，并提供了绘制心形图的完整代码示例，展示了Quarto如何将代码、文档和可视化结果整合输出。最后指引读者参考官方文档学习更多qmd文件编写技巧。

摘要：本文提出基于Python的集成化科研工作流程，通过VSCode等IDE整合Jupyter Notebook、Python脚本和Quarto工具，实现从数据提取、分析到可视化、报告生成的全流程一站式操作。该方案支持LaTeX排版、动态可视化及多种格式输出，显著提升科研效率，尤其适用于需要结果复现的大规模数据处理。虽然学习曲线较传统软件更陡峭，但长期使用能有效减少软件切换带来的效率损耗。

本文介绍了一个用于处理SRIM模拟数据的Python工具类Damage，主要功能包括：1. 从SRIM的VACANCY.txt文件中提取深度、离子空位和反冲空位数据；2. 计算损伤量(DPA)分布；3. 快速绘制DPA-深度曲线图。该类封装了数据读取、计算和可视化功能，使用时需提供SRIM文件路径、离子注量和材料原子密度参数。代码采用中文列名映射，并配置了中文字体显示支持。需要注意的是，虽然经过初步验证，但作者不保证计算结果的绝对准确性，建议用户在使用前进行测试验证。该工具适用于SRIM模拟数据的后处理分析

摘要：本文介绍了一个稳健的SRIM数据解析函数，用于处理SRIM输出文件中的能量、阻止本领和射程等数据。该函数能自动识别keV/MeV能量单位和Å/µm射程单位，并将其转换为统一单位（keV和Å）存储在pandas DataFrame中。函数使用正则表达式匹配数据行，包含能量转换和射程转换功能，最终输出包含6列数据的表格：能量(keV)、电子阻止本领、核阻止本领、投影射程、纵向离散和横向离散。解析后的数据可方便地保存为CSV文件或进行后续分析绘图。