Ex50 功函数（work function）的计算（二）

发表于 2018-09-04 更新于 2021-12-27 分类于 LVASPTHW 阅读次数： Disqus：

前面一节我们介绍了计算功函数的具体流程，以及用p4vasp获取真空能级的方法。

本节我们介绍另外两个方法，从本质上来说，这些方法是一样的，都是基于对 LOCPOT 中数据的处理。

1 使用 vtotav-v5.2f 脚本

操作流程如下：

注意：

gfortran -o vtotav.x vtotav-5.2f

这个命令将 vtotav-5.2f 这个脚本编译成可执行文件 vtotav.x。

gfortran 不管用的话可以试试ifort -o vtotav.xvtotav-5.2f这个命令。
./vtotav.x 在当前目录下运行这个可执行文件;会让你选择计算的方向，这里我们 slab 的真空层是在 z 方向，所以我们输入 3 (回想一下，上一节，我们在 p4vasp 中选择z方向的鼠标操作，它们是一样的)，都是讲 LOCPOT 文件处理，然后生成z方向的相关数据。
运行完毕后，当前目录下会多出来一个 VLINE 文件。这个文件就是 p4vasp 中选择 z 方向之后所显示的红线数据，(不过横坐标有些不同)。
我们看一下 VLINE 文件的数据内容，第一行中 224 代表有 224 个点，3 代表 z 方向。
VLINE 文件中横坐标为当前点的序号，从 1-224，而 p4vasp 中导出来的文件，横坐标为 z 方向的坐标，不过这个不影响我们对真空能级的计算。

上图中最后的两行命令，

从上一级目录下拷贝了一个 python 脚本，名为：wplot-f.py；
运行这个 python 脚本，效果如下：

我们又得到了前面一节的功函数的图像。真空能级，大家从 150 前后取个值即可，也可以在一段直线的区间范围内求个平均数。

对比下前面一节和本节中的数据：

左图为本节的，右图为上节的。

Python 脚本这么神奇，是怎么写出来的呢？脚本内容如下：

#!/usr/bin/env python
# Written By Qiang for workfunction Visualization from VLINE file

import matplotlib.pyplot as plt

x = []
y = []
with open("VLINE", mode='r') as f:
    next(f)
    for line in f:
        xy=line.rstrip().split()
        x.append(float(xy[0]))
        y.append(float(xy[1]))

plt.plot(x,y) 
plt.savefig('workfunction' + '.pdf', dpi=400)
plt.show()

思路如下：

读取 VLINE 文件；
第一行画图的时候用不着，需要跳过，next(f)；
将剩下的那些行中，第一个数存到 x 列表里面，第二个数存到 y 列表里面；
使用 matplotlib 中的 pyplot 读取 x， y 列表中的数据，进行画图： plt.plot(x,y)；
将生成的图保存成 workfunction.pdf 文件，分辨率 dpi 为 400。

注意：

如果你想保存成 eps, png, jpg,只需将 .pdf 改成 .eps, .png, .jpg 即可；
如果想要分辨率更高，可以修改400这个数值；
如果只想保存成 pdf 文件，不想弹出图片的查看窗口，把 plt.show() 这一行注释掉就可以了， # plt.show()；
如果只想看一下图，不想保存 pdf 文件，将第 16 行注释掉就可以了。

2 使用 vtotav.py 脚本

第一个脚本就讲到这里了，这个脚本不错，唯一的缺点就是横坐标不是 z 方向的数值，那么我们看一下第二个脚本的操作。

注意：

这里用到的脚本名字为：vtotav.py；
vtotav.py LOCPOT z 这个命令意思是，用 vtotav.py 读取 LOCPOT 文件，并处理生成 z 方向的数据；
脚本运行完毕后，目录中多了一个 LOCPOT_Z 文件，这个文件内容如下：
图中最后两行，
1. 大师兄又从前面的目录下拷贝了一个脚本： wplot.py；
2. 然后运行这个 python 脚本，效果如下：

这个脚本中，横坐标为 z 方向的大小，比前面的脚本有所改进，和 p4vasp 的数据是一样的。首先我们先看一下可视化的脚本，然后再讲解 vtotav.py 这个脚本的获取和使用。

#!/usr/bin/env python
# Written By Qiang for workfunction Visualization from LOCPOT_Z file

import matplotlib.pyplot as plt

x = []
y = []
with open("LOCPOT_Z", mode='r') as f:
    first_line = f.readline()
    name_x = first_line.split()[1]
    name_y = first_line.split()[2]
    for line in f:
        xy=line.rstrip().split()
        x.append(float(xy[0]))
        y.append(float(xy[1]))

plt.plot(x,y) 
plt.xlabel(name_x) 
plt.ylabel(name_y) 
plt.savefig('workfunction' + '.pdf', dpi=400)
plt.show()