Question

我想要做的是从文件中绘制两行，如下所示：

number          pair        atom       count         shift      error
 1            ALA ALA       CA         7624           1.35           0.13
 1            ALA ALA       HA         7494          19.67          11.44
38            ARG LYS       CA         3395          35.32           9.52
38            ARG LYS       HA         3217           1.19           0.38
38            ARG LYS       CB         3061           0.54           1.47
39            ARG MET       CA         1115          35.62          13.08
39            ARG MET       HA         1018           1.93           0.20
39            ARG MET       CB          976           1.80           0.34

我想要做的是使用原子值绘制包含原子CA和CB的行。所以基本上我想做：

atomtypemask_ca = data['atom'] == 'CA'
xaxis = np.array(data['shift'][atomtypemask_ca])
aa, atom = data['aa'][atomtypemask_ca], data['atom'][atomtypemask_ca]

atomtypemask_cb = data['atom'] == 'CB'
yaxis = np.array(data['shift'][atomtypemask_cb])

plot (xaxis, yaxis)

什么是毁了我的一天是某些价值观没有CB条目的原因。我如何绘制这种东西，忽略只有两个原子值中的一个设置的条目？我当然可以编程，但我认为这应该可以使用掩码生成更清洁的代码

Answer 1

我猜，第一列是残留数。用那个。我不知道您的数据结构或shift所指的内容，但您应该可以执行以下操作：

In : residues
Out: array([ 1,  1, 38, 38, 38, 39, 39, 39])

In : atom
Out: 
array(['CA', 'HA', 'CA', 'HA', 'CB', 'CA', 'HA', 'CB'], 
      dtype='|S2')

In : shift
Out: array([7624, 7494, 3395, 3217, 3061, 1115, 1018,  976])

# rows with name 'CB'
In : cb = atom=='CB'

# rows with name 'CA' _and_ residues same as 'CB'
In : ca = numpy.logical_and(numpy.in1d(residues, residues[cb]), atom=='CA')
# or if in1d is not available
# ca = numpy.logical_and([(residue in residues[cb]) for residue in residues], atom=='CA')

In : shift[ca]
Out: array([3395, 1115])

In : shift[cb]
Out: array([3061,  976])

将多个查询与numpy掩码组合在一起

1 个答案: