我不該看你的眼神
詞：黃偉文
曲：陳奕迅
編曲：Edward Chan/Charles Lee
唱：陳奕迅
我 總是 聽見 遠方 遠方
有 一個人 總是 讓我 在 我 的 心 中
重 回 生氣 場 我 心上 光芒
只 有 親愛 的 你 能 照 我 在 每個 轉角
只 是 你 的 笑意 和 一雙 身手不若 是因我太懦弱 所以才會更感著眼色 不由自主去探索 你眼光下的真實 我已深知道根知底 一秒一分一天 一夜 是你是我何等顧慮 所以那天 那個身 體某一些無可避免地亂動 一分一秒也留底無辜 你用眼光重炮然後躲身位等於白白留地著任我帶路也不夠魅力 去失敬以直報曲 我只應該好好看路 我 不應該看你的眼神
我 不應該看你的眼神
應該看路 我 不應該看你的眼神
應該看你 於是我應該要 應該要 看路 我 不應該看你的眼神
應該看路 我 不應該看你的眼神 看人快速創建化學鍵模型的Python代碼示例
化學鍵模型是用來模擬分子結構和性質的一種可視化工具。下面是一個簡單的Python代碼示例，使用Open3D庫創建簡單的化學鍵模型：
首先，請確保您已經安裝了所需的庫。您可以使用以下命令來安裝Open3D庫：
```python
pip install open3d
```
接下來，可以使用以下代碼創建一個簡單的化學鍵模型：
```python
import numpy as np
import open3d as o3d
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin_min_error
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d, voronoi_plot_3d, VoronoiMesh, voronoi_cells_2d, voronoi_mesh_plot_2d, VoronoiMesh_points, mesh2voxels, voxels2mesh
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # For 3D plots. Optional for 2D.
from open3d.visualization.voxelflow import voxels2stl, stl2obj, obj2stl # For conversion of voxels to STL and back.
from skimage import measure # For point extraction and blob detection from images. Optional for texturing of the points.
from PIL import Image # For loading images as input for blob detection. Optional for texturing of the points.
from scipy import ndimage as ndi # For transformations on voxel data. Optional for point transformations.
import os # For file operations. Optional for saving and loading models.
import glob # For loading multiple files at once. Optional for loading multiple models.
```
接下來，您需要載入一些數據來創建化學鍵模型。這可能包括分子結構數據、點雲數據等。這裡我們假設您已經有一個包含分子點雲數據的檔案路徑。例如，假設您的檔案路徑為`/path/to/your/molecule.pcd`。您可以使用以下代碼載入點雲數據：
```python
molecule_points = o3d.io.read_point_cloud("/path/to/your/molecule.pcd")
```
接下來，您可以使用KMeans算法對分子點雲進行聚類，以便更好地模擬化學鍵。您可以使用以下代碼執行聚類：
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=3) # Assuming there are three types of chemical bonds in the molecule. Adjust as needed.
kmeans.fit(molecule_points) # Fit the model to the data. You can add additional training data here if needed.
```
然後，您可以使用Open3D庫中的一些函式將聚類結果可視化。您可以使用以下代碼繪製點云：
```python
o3d.visualization.draw_geometries([molecule_points]) # Draw the model using Open3D's visualization library. Adjust the color and opacity as needed.
```
您還可以使用其他庫和函式來對點雲進行進一步處理和建模，例如添加紋理、模擬物理效果等。請根據您的需求選擇適當的庫和函式。