Maya Python API 2.0 - MGlobal

本文介绍了Maya中MGlobal静态类的功能及API使用方法,包括获取当前选择列表、显示错误和信息、通过名称获取选择列表等操作。适用于Maya API 1.0和2.0。

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MGlobal是一个静态类,提供通用的API涵数.
包括获取maya的版本,API版本,执行mel,python命令等等.
但2.0的MGlobal只实现了很少的涵数.

getActiveSelectionList获取当前的的选取列表,返回MSelectionList

import maya.OpenMaya as om # API 1.0
import maya.api.OpenMaya as newom # API 2.0

# API 1.0
selList = om.MSelectionList()
om.MGlobal.getActiveSelectionList(selList)

# API 2.0
mySel = newom.MGlobal.getActiveSelectionList()


displayError显示错误信息

# API 1.0
om.MGlobal.displayError("error message")

# API 2.0
newom.MGlobal.displayError("error message")


displayInfo是显示信息,用法跟displayError一样,类似print
displayWarning是显示警告信息,以前有些版本里的cmds模块并没有cmds.warning(),可以使用这个涵数来代替.

getSelectionListByName是通过给予的物体名字来返回一个MSelectionList

# API 1.0
selList = om.MSelectionList()
om.MGlobal.getSelectionListByName("pCube1", selList)

# API 2.0
mySel = newom.MGlobal.getSelectionListByName("pCube1")
Python 中,可以使用 statsmodels 模块中的 OLS 类来进行OLS回归模型的拟合和预测。下面是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm # 生成随机数据 np.random.seed(123) X = np.random.rand(100) Y = 2*X + 0.5 + np.random.normal(0, 0.1, 100) # 将数据存放在DataFrame对象中 data = pd.DataFrame({'X': X, 'Y': Y}) # 添加截距项 data = sm.add_constant(data) # 拟合OLS回归模型 model = sm.OLS(data['Y'], data[['const', 'X']]) result = model.fit() # 输出回归结果 print(result.summary()) ``` 在上面的代码中,我们首先生成了一个简单的随机数据集,其中 X 是自变量,Y 是因变量。然后,我们将数据存放在了一个 pandas 的 DataFrame 对象中,并使用 sm.add_constant() 函数添加了截距项。接着,我们使用 sm.OLS() 函数拟合了OLS回归模型,并将结果保存在了 result 变量中。最后,我们使用 result.summary() 方法输出了回归结果的详细信息。 需要注意的是,在使用 statsmodels 进行OLS回归模型拟合时,需要显式地添加截距项,否则结果会有偏差。此外,我们还可以使用 result.predict() 方法来进行预测,即: ```python # 进行预测 new_data = pd.DataFrame({'X': [0.1, 0.2, 0.3]}) new_data = sm.add_constant(new_data) prediction = result.predict(new_data) # 输出预测结果 print(prediction) ``` 在上面的代码中,我们首先生成了一个新的数据集 new_data,然后使用 result.predict() 方法对其进行预测,并将结果保存在了 prediction 变量中。最后,我们使用 print() 函数输出了预测结果。
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