我要能够在maya python 2.7的环境下使用

明白了!你希望这段 Maya Python 脚本能够在 **Maya 2018 或更早版本**(使用 Python 2.7)中运行。 虽然你之前的代码已经是 Python 2 兼容的,但为了确保它在 **Maya 2016~2018(Python 2.7)** 中**完全兼容且稳定运行**,我们需要做一些调整。 --- ## ✅ 兼容性调整说明: | 项目 | 是否需要调整 | 原因 | |------|----------------|------| | `from __future__` 导入 | 是 | Python 2 默认没有这些,但可以保留 | | `print()` 函数 | 是 | Python 2 需要去掉括号或使用 `from __future__ import print_function` | | `int_to_rgb` 函数 | 否 | 已兼容 | | `lambda` 表达式 | 否 | Maya Python 2 支持 | | `try/except` | 否 | 完全支持 | | `random.sample()` | 否 | 完全支持 | | `MItSelectionList` | 否 | OpenMaya 1.0,兼容 Python 2 | --- ## ✅ 以下是你在 **Maya Python 2.7** 环境下运行的完整代码: ```python # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import print_function, division, absolute_import import maya.cmds as cmds import maya.OpenMaya as om import random # 加载 Arnold 插件 def load_arnold_plugin(): if not cmds.pluginInfo("mtoa", query=True, loaded=True): try: cmds.loadPlugin("mtoa") print(u"成功加载 Arnold 插件 (mtoa)") except Exception as e: cmds.warning(u"无法加载 Arnold 插件,请确认是否已安装 MtoA!") return False return True # 创建主窗口 def create_tool_window(): window_name = "arnoldSubdivToolWindow" if cmds.window(window_name, exists=True): cmds.deleteUI(window_name) window = cmds.window(window_name, title=u"Arnold Subdivision & Material Tool", widthHeight=(320, 340)) main_layout = cmds.columnLayout(adj=True, rs=10) # ======================== # 第一部分:细分设置 # ======================== if load_arnold_plugin(): cmds.frameLayout(label=u"Arnold Subdivision Settings", width=300, collapsable=True) subdiv_layout = cmds.columnLayout(adj=True) type_menu = cmds.optionMenu(label=u"细分类型") cmds.menuItem(label="None") cmds.menuItem(label="Catclark") iteration_field = cmds.intFieldGrp(numberOfFields=1, label=u"细分层级", value1=2) apply_subdiv_button = cmds.button( label=u"应用细分设置", command=lambda x: apply_subdivision_settings(type_menu, iteration_field) ) cmds.button(apply_subdiv_button, edit=True, backgroundColor=[0, 1, 0]) cmds.setParent('..') # 返回 frameLayout cmds.setParent('..') # 返回主 layout else: cmds.text(label=u"未加载 Arnold 插件,无法使用细分设置。", align='center') # ======================== # 第二部分:材质设置 # ======================== cmds.frameLayout(label=u"材质设置", width=300, collapsable=True) material_layout = cmds.columnLayout(adj=True) cmds.text(label=u"随机颜色分配(RGB,不重复)") apply_mat_button = cmds.button( label=u"应用随机材质", command=apply_random_material_settings ) cmds.button(apply_mat_button, edit=True, backgroundColor=[0, 1, 0]) cmds.setParent('..') # 返回 frameLayout cmds.setParent('..') # 返回主 layout # ======================== # 第三部分:OpenSubdiv UV Boundary 设置(下拉菜单 + Apply 按钮) # ======================== cmds.frameLayout(label=u"OpenSubdiv UV Boundary 设置", width=300, collapsable=True) uv_layout = cmds.columnLayout(adj=True) cmds.text(label=u"UV 边界细分模式选择", align='center') uv_mode_menu = cmds.optionMenu(label=u"UV Boundary 模式") cmds.menuItem(label="Maya Catmull-Clark") cmds.menuItem(label="Preserve Edges and Corners") apply_uv_button = cmds.button( label=u"应用到选中物体", command=lambda x: apply_uv_boundary_settings(uv_mode_menu), backgroundColor=[0.3, 0.6, 1.0] ) cmds.setParent('..') # 返回 frameLayout cmds.setParent('..') # 返回主 layout cmds.showWindow(window) # 应用细分设置 def apply_subdivision_settings(type_menu, iteration_field): type_index = cmds.optionMenu(type_menu, query=True, select=True) iterations = cmds.intFieldGrp(iteration_field, query=True, value1=True) subdiv_type = 'catclark' if type_index == 2 else 'none' set_arnold_subdivision(subdiv_type, iterations) # 设置 Arnold 细分 def set_arnold_subdivision(subdiv_type='catclark', iterations=2): selected_transforms = cmds.ls(selection=True, transforms=True) if not selected_transforms: cmds.warning(u"请先选择至少一个物体!") return for transform in selected_transforms: shapes = cmds.listRelatives(transform, shapes=True, fullPath=True) if not shapes: continue for shape in shapes: if cmds.objectType(shape) != 'mesh': continue if not cmds.attributeQuery('aiSubdivType', node=shape, exists=True): try: cmds.addAttr(shape, ln='aiSubdivType', at='enum', en='none:catclark', dv=0, k=True) except Exception as e: cmds.warning(u"无法为 %s 添加 aiSubdivType 属性:%s" % (shape, e)) continue if not cmds.attributeQuery('aiSubdivIterations', node=shape, exists=True): try: cmds.addAttr(shape, ln='aiSubdivIterations', at='long', min=0, max=10, dv=1, k=True) except Exception as e: cmds.warning(u"无法为 %s 添加 aiSubdivIterations 属性:%s" % (shape, e)) continue subdiv_value = 1 if subdiv_type == 'catclark' else 0 cmds.setAttr(shape + ".aiSubdivType", subdiv_value) cmds.setAttr(shape + ".aiSubdivIterations", iterations) print(u"成功设置 %s 的 Arnold Type 为 %s, Iterations 为 %s" % (shape, subdiv_type, iterations)) # 设置 OpenSubdiv UV Boundary 模式 def apply_uv_boundary_settings(mode_menu): mode_index = cmds.optionMenu(mode_menu, query=True, select=True) # 返回 1 或 2 selected_transforms = cmds.ls(selection=True, transforms=True) if not selected_transforms: cmds.warning(u"请先选择至少一个物体!") return for transform in selected_transforms: shapes = cmds.listRelatives(transform, shapes=True, fullPath=True) if not shapes: continue for shape in shapes: if cmds.objectType(shape) != 'mesh': continue # 检查 smoothMeshUVBoundary 属性是否存在 if not cmds.attributeQuery('smoothMeshUVBoundary', node=shape, exists=True): try: cmds.addAttr(shape, ln='smoothMeshUVBoundary', at='enum', en='Maya Catmull-Clark:Preserve Edges and Corners', dv=0, k=True) except Exception as e: cmds.warning(u"无法为 %s 添加 smoothMeshUVBoundary 属性:%s" % (shape, e)) continue # 设置属性值(注意:optionMenu 的 index 从 1 开始) mode_value = mode_index - 1 # 1 -> 0, 2 -> 1 cmds.setAttr(shape + ".smoothMeshUVBoundary", mode_value) mode_str = "Maya Catmull-Clark" if mode_value == 0 else "Preserve Edges and Corners" print(u"成功设置 %s 的 UV Boundary 模式为 %s" % (shape, mode_str)) # 将整数转换为 RGB 值(0-1) def int_to_rgb(i): r = ((i >> 16) & 0xFF) / 255.0 g = ((i >> 8) & 0xFF) / 255.0 b = (i & 0xFF) / 255.0 return (r, g, b) # 应用随机材质 def apply_random_material_settings(*args): selected_transforms = cmds.ls(selection=True, transforms=True) if not selected_transforms: cmds.warning(u"请先选择至少一个物体!") return num_objs = len(selected_transforms) total_colors = 16777216 # 256^3 if num_objs > total_colors: cmds.warning(u"物体数量超过可用颜色总数!") return color_indices = random.sample(range(total_colors), num_objs) # 获取所有选中模型的 shape 节点 sel = om.MSelectionList() om.MGlobal.getActiveSelectionList(sel) dag_paths = [] sel_iter = om.MItSelectionList(sel) while not sel_iter.isDone(): dag_path = om.MDagPath() sel_iter.getDagPath(dag_path) if dag_path.node().hasFn(om.MFn.kTransform): for i in range(dag_path.childCount()): child = dag_path.child(i) if child.hasFn(om.MFn.kMesh): child_path = om.MDagPath(dag_path) child_path.push(child) dag_paths.append(child_path) elif dag_path.node().hasFn(om.MFn.kMesh): dag_paths.append(dag_path) sel_iter.next() # 禁用刷新提升性能 cmds.refresh(suspend=True) material_cache = {} for idx, dag_path in enumerate(dag_paths): r, g, b = int_to_rgb(color_indices[idx]) r_int = int(r * 255) g_int = int(g * 255) b_int = int(b * 255) mat_name = u"randomMat_ID_{0}_{1}_{2}".format(r_int, g_int, b_int) if mat_name in material_cache: mat = material_cache[mat_name] else: if not cmds.objExists(mat_name): mat = cmds.shadingNode('lambert', asShader=True, name=mat_name) sg = cmds.sets(renderable=True, noSurfaceShader=True, empty=True, name=mat_name + "SG") cmds.connectAttr(mat + ".outColor", sg + ".surfaceShader", f=True) cmds.setAttr(mat + ".color", r, g, b, type='double3') else: mat = mat_name material_cache[mat_name] = mat shape_name = dag_path.fullPathName() sg = mat + "SG" cmds.sets(shape_name, forceElement=sg) # 恢复刷新 cmds.refresh(suspend=False) print(u"成功为 %s 个物体分配了随机颜色材质" % len(selected_transforms)) # 启动工具界面 create_tool_window() ``` --- ## ✅ 使用方法(Maya Python 2.7): 1. 打开 Maya(2016~2018) 2. 打开 Script Editor 3. 切换到 Python 语言模式 4. 将上面的代码粘贴进去并运行 5. 工具窗口会自动弹出 --- ## ✅

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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65 100


摘

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内容概要:本文系统研究了基于TCN-BiGRU-Attention混合神经网络模型的多变量输入单步风电功率预测方法,旨在提升预测精度与模型鲁棒性。该模型融合了时间卷积网络(TCN)在局部与长期序列特征提取方面的优势、双向门控循环单元(BiGRU)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,以及注意力(Attention)机制对关键时间步特征的自适应加权聚焦能力。文章详细阐述了模型的整体架构设计、多变量输入数据的预处理流程、各组件间的协同工作机制,并提供了完整的Matlab代码实现方案。通过对比实验验证了该组合模型相较于单一模型在预测准确性上的显著优越性,为解决高波动性可再生能源出力预测问题提供了有效的技术路径。; 适合人群:具备一定的机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程语言,从事新能源发电预测、电力系统调度、智能电网规划等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期功率预测,为电网的安全稳定运行和经济调度提供高精度数据支撑;②作为深度学习在时间序列预测领域的高级案例,用于深入学习TCN、BiGRU与Attention机制的融合思想、实现技巧及其在复杂非线性系统建模中的应用;③为解决其他具有强时序性和多影响因素的预测问题(如光伏发电、负荷预测等)提供模型设计与优化的参考范式。; 阅读建议:读者在学习过程中应重点理解模型各组成部分的设计原理及其相互连接的逻辑,结合所提供的Matlab代码进行实践操作,通过调整网络超参数、尝试不同的输入变量组合以及分析注意力权重分布,来深入探究模型的性能表现与内在机制,从而达到最佳的学习与应用效果。

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