# 最初にいくつかのパッケージのインポート
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from IPython.display import display

sns.set_theme(context='talk', style='ticks')

# ase.io.read, ase.io.write を利用する
import ase
import ase.io
print(ase.__version__)

3.23.0b1

# QE outputを読み込む
atoms = ase.io.read('./QE.out', index=':')
len(atoms)

400

# 各ステップのエネルギー抽出
epots = []
for i,a in enumerate(atoms):
    epots.append(a.get_potential_energy()/len(a))

# エネルギーの推移をグラフ化
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
steps = [ i for i in range(len(epots)) ]
ax.plot(steps, epots,)
ax.set_xlabel('Iterations')
ax.set_ylabel('Potential energy (Ry/atom)')
#ax.legend(frameon=False)
plt.show()

# 10ステップ毎の構造をPOSCAR形式で出力．
for i,a in enumerate(atoms):
    if i % 10 != 0: continue
    ase.io.write(f'POSCAR_{i:05d}', a, format='vasp', vasp5=True)
# POSCAR_00010のような連番のファイルが出力されるので， Ovitoなどで可視化できる

# !rm POSCAR_0*

Quantum Espresso の出力ファイル変換の例¶