1旗唁、本文搬運(yùn)自ETasci-2013-SurfacePreparationHowTo饼煞，簡(jiǎn)單總結(jié)一下，方便大家
2雄坪、首先講一下思路：我們要找到新的單胞，然后我們做晶格基矢轉(zhuǎn)換再加一個(gè)真空層就行了屯蹦，其實(shí)很簡(jiǎn)單维哈。下面講解步驟。
首先你需要兩個(gè)東西登澜，一個(gè)是晶格結(jié)構(gòu)阔挠，需要時(shí)VESTA能夠打開的格式，這里以Material Project上下載下來(lái)的*.cif文件為例脑蠕。然后把文件拖入到VESTA中购撼。

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終于得到了晶格變換矩陣

注意：到這里為止我們都沒有實(shí)際上改變?cè)瓉?lái)的晶格結(jié)構(gòu)文件暖途。下面我們就要改了
點(diǎn)Edit>>Edit data>>Unit cell然后點(diǎn)Transform在Rotation matrixP中填上剛才得到的變換矩陣就得到了新的單胞驻售，下面就是添加真空層了芋浮，只需要File>>Export data選VASP的格式然后選笛卡爾坐標(biāo)镇草，再把c方向加大就行了。PP

VESTA建立截止面/移除部分isosurface

添加平面不僅可以幫助簡(jiǎn)立新的單胞竖伯，還可以幫助截取isosurface的一部分。
我在畫電荷密度的時(shí)候祟偷，有時(shí)候會(huì)遇到想去掉自己不想要的isosurface部分的想法但是直接像刪除原子那樣的方式是刪不掉的打厘，說(shuō)明書里有一個(gè)如何截圖像的方法户盯，名字叫做建立邊界平面。
同時(shí)按ctrl吗伤、shift足淆、B就可以打開建立截止面的界面缸浦，然后輸入自己想要的截止面就可以了！

VESTA變換元胞后保持矢量與之前一致

按照上面描述的方法變換元胞之后卜高，原來(lái)設(shè)置的矢量有可能會(huì)改變方向掺涛，因?yàn)樵幕副桓淖兞诵嚼拢俏野l(fā)現(xiàn)只要在變換的時(shí)候選擇第二個(gè)選項(xiàng)就可以保持矢量不變拣帽，但是需要重新設(shè)置矢量和原子的對(duì)應(yīng)順序。

VESTA 批量添加矢量

VESTA里面添加矢量比較麻煩嚼锄，手動(dòng)一個(gè)一個(gè)點(diǎn)，能不能通過(guò)腳本來(lái)實(shí)現(xiàn)呢区丑？答案是可以的修陡，因?yàn)閂ESTA的輸入文件prefix.vesta實(shí)際上是一個(gè)文本文檔，所有的信息都以文本的方式存在里面魄鸦，那么只需要按照VESTA的格式把矢量寫進(jìn)去就可以了，上網(wǎng)一搜有人寫過(guò)了癣朗，于是就直接拿過(guò)來(lái)了号杏。腳本來(lái)自GitHub - hzr-piggy/plot_vec_VESTA斯棒，他參考了另一個(gè)人的寫法GitHub - lucydot/vesta_vectors荣暮。非常感謝他們！
輸入文件就是兩個(gè)砾跃，一個(gè)是需要修改的VESTA輸入文件骏啰，還有一個(gè)就是記錄矢量的文本文檔判耕，大致格式是這樣的

-0.05
-0.05
-0.05
0.1
0.1
0.1

就是把矢量分成每行一個(gè)數(shù)就可以了翘骂。這里只加了兩個(gè)矢量壁熄，需要加更多只需要也參照這個(gè)格式加下去就可以了。

def plot_vec(vesta_file, vec_file,
        cutoff = 0.1,
        radius=0.5, color=[255,0,0], penetrate = True, add_atom_radius = False,
        scale_factor = 1,
        delim = None, vec_type = "Cart", lat = None,
        output_suffix = "_vec"):
    
    # vesta_file:   A *.vesta file
    # vec_file:    A file containing vectors having dimensions of 3N*1 (or 1*3N) 
    # with delimiter=delim i.e.
    
    #                     x1
    #                     y1
    #                     z1
    #                     x2
    #                     y2
    #                     z2
    #                     .
    #                     .
    #                     .
    
    # cutoff (Double):       Angstrom below which vector will not show
    # radius (Double):       Set radius of vector
    # color (Double 0-255):  Set color of vector
    # penetrate (Bool):      Set whether vector penetrate atom
    # add_atom_radius (Bool):Set whether to add atom radius to vector modulus
    # scale_factor (Double): Scale vector in the figure
    
    # delim:                 Delimiter in the vec_file
    # vec_type:              Type of vectors, can be "Cart" (Cartesian), "Lat" (Lattice vector notation [u v w], in reduced coord)
    #                        or "Modulus" (Modulus along crystallographic axis). Default is 'Cart'
    # lat:                   3-by-3 lattice parameter in Angstrom required if vec_type == 'Cart'
    
    import numpy as np
    import re
    import os
    
    # Read input files
    vesta_data = open(vesta_file,'r').read()
    temp = np.loadtxt(vec_file,delimiter=delim)
    N_dim = temp.shape[0]
    temp = temp.reshape((N_dim//3,3))
    
    # Convert to Modulus along crystallographic axis
    if vec_type == 'Lat':
        struct_match=re.findall(r'CELLP\n\s+(\d+\.\d+\s+\d+\.\d+\s+\d+\.\d+\s+)',vesta_data)[0]
        cell = np.array([float(x) for x in struct_match.split()]) # cell lengths in angstrong
        temp *= cell
    elif vec_type == 'Cart':
        assert lat is not None, '3-by-3 lattice parameter in Angstrom required if vec_type == Cart'
        temp = temp@np.linalg.inv(lat)*np.linalg.norm(lat,axis=1)
#   print(lat)  
    vectors = np.around(temp*scale_factor,decimals=3) # Round the disp to 3 decimals
    
    # Find unique vectors
    print(vectors)
    vectors_unique = np.unique(vectors,axis=0)
    
    # Vector penetrate atom or add atomic radius?
    flag = int(penetrate)+int(add_atom_radius)*2
    
    VECTR_str=r"\1"
    VECTT_str=r"\1"
    i = 1
    for v in vectors:
        if np.linalg.norm(v) > cutoff: # only create vector with modules > cutoff

            VECTR_str += "   {0}  {1}  {2}  {3}  0\n".format(i,v[0],v[1],v[2]) # create vectors

            atom_list = np.where((vectors == v).all(axis=1))[0]
            for atom in atom_list:
                print(atom)
                VECTR_str += "    {0}  0  0  0  0\n".format(atom+1) # create atom labels start from 1

            VECTR_str += "0 0 0 0 0\n"

            VECTT_str += "   {0}  {1}  {2}  {3}  {4}  {5}\n".format(i,radius, color[0], color[1], color[2], flag)

            i += 1
            
    output_data = re.sub(r"(VECTR\n)",VECTR_str,vesta_data)
    output_data = re.sub(r"(VECTT\n)",VECTT_str,output_data)
#   print(output_data)
    name, ext = os.path.splitext(vesta_file)
    file_out = open(name+output_suffix+ext,'w+')
    file_out.write(output_data)
    file_out.close()
mode = 12
plot_vec('NbAs.vesta', 'NbAs_vector'+str(mode)+'.dat',
cutoff = 0.1,
radius=0.4, color=[255,0,0], penetrate = False, add_atom_radius = False,
scale_factor =-1,
delim = None, vec_type = "Cart", lat =    [[6.374959638,   0.003597502 , -0.000000000],
  [ 4.478346762 ,  4.537022058 , -0.000000000],
  [-5.426653274 ,-2.270309811  , 2.457085633]],
output_suffix = "_vec"+str(mode))

VESTA保存帶電荷密度圖

VESTA為了保持vesta文件格式的簡(jiǎn)介一致性碳竟，將電荷密度這一類數(shù)據(jù)在保存的時(shí)候就刪掉了草丧，想要保存這一類數(shù)據(jù)需要將其再保存為一個(gè)XX.ggrid文件，然后打開的時(shí)候 Edit > volumetric-data 導(dǎo)入進(jìn)去就可以了莹桅。

VESTA 調(diào)節(jié)isosurface 透明度昌执，

VESTA中如果想要調(diào)節(jié)isosurface的透明度，是在properties里面然后打開isosurface選項(xiàng)里就可以調(diào)诈泼，關(guān)鍵在于理解兩個(gè)透明度的意思是什么懂拾，

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這一點(diǎn)從這個(gè)圖上可以看出來(lái)，其中O1和O2分別代變兩個(gè)方向的透明度厂汗，分別對(duì)應(yīng)opacity1和opacity2委粉，然后前面那個(gè)render from front to back 影響也很大呜师。