From f7469fe114438e73e9fff55277e8dc45c87632a1 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Amir Mirzanejad <aqm6884@psu.edu>
Date: Thu, 7 Sep 2023 16:29:35 -0400
Subject: [PATCH] Upload New File
---
Plotly_plots.ipynb | 156 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
1 file changed, 156 insertions(+)
create mode 100644 Plotly_plots.ipynb
diff --git a/Plotly_plots.ipynb b/Plotly_plots.ipynb
new file mode 100644
index 0000000..aae634d
--- /dev/null
+++ b/Plotly_plots.ipynb
@@ -0,0 +1,156 @@
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 2,
+ "id": "99d587ca-7160-4848-8ee1-858ee39ad93f",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/html": [
+ "<iframe\n",
+ " scrolling=\"no\"\n",
+ " width=\"1020px\"\n",
+ " height=\"1020\"\n",
+ " src=\"iframe_figures/figure_2.html\"\n",
+ " frameborder=\"0\"\n",
+ " allowfullscreen\n",
+ "></iframe>\n"
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# improt dependecies\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "import scipy\n",
+ "import plotly\n",
+ "import plotly.io as pio\n",
+ "import plotly.graph_objects as go\n",
+ "pio.renderers.default = \"iframe\"\n",
+ "\n",
+ "# Use the data array \"data\" for Figure 2 and \"data2\" for Figure 4\n",
+ "data = [\n",
+ " [ 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
+ " [ 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
+ " [ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],\n",
+ " [ 3., 2., 2., 2., 2., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],\n",
+ " [ 6., 5., 5., 4., 3., 2., 2., 1., 1., 1., 1., 1.],\n",
+ " [ 12., 10., 8., 6., 4., 3., 2., 2., 2., 2., 2., 2.],\n",
+ " [ 20., 18., 16., 14., 11., 8., 5., 3., 2., 2., 2., 2.],\n",
+ " [ 48., 41., 35., 29., 25., 20., 16., 11., 7., 4., 2., 2.],\n",
+ " [ 65., 61., 54., 44., 34., 25., 17., 11., 7., 4., 3., 3.],\n",
+ " [ 66., 66., 62., 55., 46., 37., 28., 20., 13., 7., 4., 3.],\n",
+ " [ 66., 66., 62., 54., 44., 34., 24., 16., 10., 6., 4., 3.],\n",
+ " [ 66., 66., 64., 57., 49., 39., 30., 22., 14., 8., 4., 4.],\n",
+ " [ 65., 66., 67., 66., 60., 49., 38., 28., 18., 11., 8., 7.],\n",
+ " [ 64., 65., 68., 69., 63., 51., 39., 27., 19., 14., 11., 11.],\n",
+ " [ 62., 64., 68., 71., 69., 59., 46., 35., 26., 20., 17., 17.],\n",
+ " [ 60., 62., 66., 72., 74., 69., 60., 48., 38., 30., 26., 25.],\n",
+ " [ 57., 59., 65., 73., 79., 78., 71., 61., 51., 43., 38., 37.],\n",
+ " [ 53., 55., 62., 71., 81., 90., 90., 80., 68., 58., 51., 49.],\n",
+ " [ 43., 47., 57., 72., 92., 116., 124., 102., 79., 63., 52., 49.] \n",
+ "]\n",
+ "\n",
+ "# data2 = [ \n",
+ "# [ 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],\n",
+ "# [ 1., 1., 2., 2., 2., 2., 3., 3., 4., 4., 5., 5.],\n",
+ "# [ 3., 3., 3., 3., 4., 4., 5., 5., 6., 6., 7., 8.],\n",
+ "# [ 8., 8., 8., 9., 9., 9., 10., 10., 11., 12., 13., 14.],\n",
+ "# [14., 14., 14., 14., 15., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 20.],\n",
+ "# [24., 24., 24., 24., 24., 25., 25., 26., 27., 28., 30., 32.],\n",
+ "# [27., 27., 27., 27., 27., 28., 28., 29., 30., 32., 33., 35.],\n",
+ "# [30., 30., 30., 30., 30., 31., 32., 32., 33., 35., 36., 37.],\n",
+ "# [33., 33., 33., 33., 33., 34., 35., 36., 37., 38., 39., 40.],\n",
+ "# [36., 36., 36., 36., 37., 37., 38., 39., 40., 41., 41., 42.],\n",
+ "# [42., 42., 43., 43., 44., 44., 44., 44., 43., 42., 40., 39.],\n",
+ "# [46., 46., 46., 47., 47., 47., 46., 44., 41., 38., 35., 32.],\n",
+ "# [51., 51., 52., 53., 53., 51., 47., 40., 33., 27., 23., 21.],\n",
+ "# [52., 52., 53., 54., 55., 53., 48., 40., 32., 26., 21., 20.],\n",
+ "# [51., 52., 54., 55., 56., 54., 48., 40., 32., 25., 21., 19.],\n",
+ "# [49., 51., 54., 57., 58., 56., 50., 40., 32., 25., 20., 19.],\n",
+ "# [33., 39., 47., 55., 61., 60., 52., 40., 29., 21., 16., 14.]\n",
+ "# ] \n",
+ "\n",
+ "# Apply the Gaussian filter\n",
+ "sigma = [1.5, 2]\n",
+ "data_smooth = scipy.ndimage.gaussian_filter(data, sigma)\n",
+ "\n",
+ "# Mirror the data along the y-axis\n",
+ "data_smooth_symmetric = np.concatenate((np.fliplr(data_smooth), data_smooth), axis=1)\n",
+ "\n",
+ "# Define custom color scale\n",
+ "colorscale = [[0, 'orange'], [1, 'yellow']]\n",
+ "\n",
+ "fig = go.Figure()\n",
+ "\n",
+ "# Generate x and y indices\n",
+ "x = np.linspace(-1, 1, data_smooth_symmetric.shape[1])\n",
+ "y = np.linspace(0, 1, data_smooth_symmetric.shape[0])\n",
+ "\n",
+ "# Add surface trace without contours, using the symmetric data\n",
+ "fig.add_trace(go.Surface(x=x, y=y, z=data_smooth_symmetric, colorscale=colorscale, showscale=True))\n",
+ "\n",
+ "# Add lines that correspond to constant y values\n",
+ "for i in range(data_smooth_symmetric.shape[0]):\n",
+ " fig.add_trace(go.Scatter3d(x=x, y=np.full_like(x, y[i]), z=data_smooth_symmetric[i, :], mode='lines', \n",
+ " line=dict(color='black', width=5), showlegend=False))\n",
+ "\n",
+ "# Add thick blue line at x=0\n",
+ "fig.add_trace(go.Scatter3d(x=np.full_like(y, 0), y=y, z=data_smooth_symmetric[:, data_smooth.shape[1]], mode='lines', \n",
+ " line=dict(color='blue', width=15), showlegend=False))\n",
+ "\n",
+ "# Add thick red lines at x=first and x=last\n",
+ "fig.add_trace(go.Scatter3d(x=np.full_like(y, -1), y=y, z=data_smooth_symmetric[:, 0], mode='lines', \n",
+ " line=dict(color='red', width=10), showlegend=False))\n",
+ "fig.add_trace(go.Scatter3d(x=np.full_like(y, 1), y=y, z=data_smooth_symmetric[:, -1], mode='lines', \n",
+ " line=dict(color='red', width=10), showlegend=False))\n",
+ "\n",
+ "# Adjust position of camera\n",
+ "camera_params = dict(up=dict(x=1.25,y=0,z=1), center=dict(x=0,y=0,z=0), eye=dict(x=2.25,y=-2.25,z=1.75))\n",
+ "\n",
+ "fig.update_layout(scene_camera=camera_params)\n",
+ "\n",
+ "fig.update_layout(title='3D PES', autosize=True,\n",
+ " scene = dict(xaxis = dict(title='Geometry Interpolation between Paths', title_font_family=\"Arial\", title_font_color='black'), \n",
+ " yaxis = dict(title='Reaction Progress / a.u.', title_font_family=\"Arial\", title_font_color='black'),\n",
+ " zaxis = dict(title='Relative Energy / kcal mol', title_font_family=\"Arial\", title_font_color='black'),),\n",
+ " width=1000, height=1000, margin=dict(l=65, r=100, b=65, t=90))\n",
+ "\n",
+ "fig.show()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "id": "e8b23fb9-adba-416b-b21a-7cb4c3e3647a",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": []
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
+ "language": "python",
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.10.8"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
--
GitLab