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聚类轨迹 该Python脚本接收分子动力学或Monte Carlo轨迹（.pdb，.xyz或OpenBabel支持的任何格式），使用Kabsch算法找到结构之间的最小RMSD，并执行聚集聚类（一种无监督的机器学习），以对相似的构象进行分类。 该脚本是在考虑到Python 3的情况下开发的，但是，鉴于所有库均可用，它也应在Python 2.7中工作。 脚本要做的是计算轨迹的每个配置之间的距离（使用最小RMSD），建立一个距离矩阵（以压缩形式存储）。 请注意，计算距离矩阵可能需要一些时间，具体取决于您的轨迹多长时间以及每种配置中有多少原子。 距离矩阵也可以从文件中读取（使用-i选项），以避免每次您要更改链接方法（使用-m ）或聚类的距离时重新计算该距离矩阵。 依存关系 该实现依赖于几个库，因此在运行脚本之前，请确保已在Python发行版中安装了所有库。 当前，需要以下库： 我们建议使用 P

这本书假定你没有任何关于脚本或一般程序的编程知识, 但是如果你具备相关的知识, 那么你将很容易就能够达到中高级的水平. . . 所有这些只是UNIX®浩瀚知识的一小部分. 你可以把本书作为教材, 自学手册, 或者是关于shell脚本技术的文档. 书中的练习和样例脚本中的注释将会与读者进行更好的互动, 但是最关键的前提是: 想真正学习脚本编程的唯一途径就是亲自动手编写脚本.

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