python中的row函数均方_均方位移python(Mean square displacement python)

最新推荐文章于 2023-02-05 16:18:43 发布
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#python中的row函数均方

使用Python计算二维扩散的均方位移（MSD），涉及从轨迹文件中获取x和y坐标，通过numpy库计算差值、平方及平均值，以理解分子在随机游走中的行为。

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均方位移python(Mean square displacement python)

我有一个轨迹文件，模拟20,000帧，每帧之间有5 ps的时间，我想做的是计算二维(x和y轴)的扩散。 但为了计算2D中的扩散，首先我必须计算研究中分子的均方位移。 MSD计算分子在随机游走中探索系统所需的平均时间。

我是python编程的新手，我真的想要一些帮助来解决这个问题并解决这个问题。 希望得到积极的回应。

I have a trajectory file from simulation of 20,000 frames with 5 ps time in between every frame, what I want to do is to calculate diffusion in 2 dimension (x and y axis). but to calculate diffusion in 2D, first I have to calculate Mean square displacement of the molecule under study. MSD calculates the average time taken by molecule to explore the system in random walks.

I am very new to python programming and I would really want some help to get started this problem and to solve this problem. Hope to get positive response.

原文：https://stackoverflow.com/questions/31264591

2020-09-22 21:09

满意答案

那么MSD就像听起来它是均方位移一样，所以你需要做的是找到每个位置的位置差(r(t + dt)-r(t))然后将其平方并最终取均值。 首先你必须从x和y找到r，这很容易。 我假设你从这里开始使用n

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mean_squared_error函数是在scikit-learn库中的一个函数，用于计算实际值与预测值之间的均方误差（MSE）。它的用法如下： ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) ``` 其中，y_true是实际值，y_pred是预测值。函数将返回实际值与预测值之间的均方误差。 例如，如果有以下实际值和预测值： ```python y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) print(mse) ``` 输出结果为： ``` 0.375 ``` 这表示实际值与预测值之间的均方误差为0.375。
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