用maxscript语言编写一个脚本代码,可以读取csv文件中的信息,并能根据csv中的位置信息,调用模型库中的立方体摆放相应的位置


下面是一个使用Maxscript语言编写的读取CSV文件信息并在3D场景中放置立方体的脚本代码示例: ``` -- 定义函数,根据位置信息创建立方体 fn createCube position = ( local cube = box() cube.pos = position cube ) -- 读取CSV文件 local csvFilePath = @"C:\path\to\your\csv\file.csv" local fileStream = openFile csvFilePath if fileStream == undefined do ( print "无法打开CSV文件!" return ) -- 循环读取CSV文件中的每一行数据 while not atEnd fileStream do ( -- 读取当前行 local line = readLine fileStream -- 将每行以逗号分隔的数据拆分为数组 local data = filterString line "," if data.count < 3 do continue -- 获取位置信息 local posX = (data[1] as float) local posY = (data[2] as float) local posZ = (data[3] as float) -- 创建立方体并放置在相应位置 createCube [posX, posY, posZ] ) -- 关闭文件流 close fileStream ``` 在上面的代码中,我们定义了一个名为`createCube`的函数,该函数接受一个位置参数并在该位置创建一个立方体。然后,我们使用`openFile`函数打开CSV文件,逐行读取文件内容,并使用`filterString`函数将每行以逗号分隔的数据拆分为数组。然后,我们从数据数组中获取位置信息,并调用`createCube`函数来创建一个立方体并将其放置在相应位置。我们使用`close`函数关闭文件流。 在代码中需要将`csvFilePath`变量的值更改为你自己的CSV文件的路径。你还可以根据需要调整立方体的属性和放置的位置逻辑。 [2024-10-09 23:14:24 | AI写代码神器 | 912点数解答]
- 帮我写一个批处理文件,内容如下: 1、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中p=的值改为"参数表.xlsx"中c列对应的值; 2、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中t=的值改为"参数表.xlsx"中b列对应的值; 3、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中s=的值改为"参数表.xlsx"中d列对应的值; 如: 参数表.xlsx中a列a1,a2,a3;b列1.5,2,3;c列为10,20,30;d列100,101,102; 文件.txt中的行 1:l p[54:a1] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=10,ed=1]; 2:l p[57:a2] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=11,ed=1]; 3:l p[67:a3] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=12,ed=1]; 文件.txt修改后为 1:l p[54(811点数解答 | 2024-12-05 12:58:37)219
- 帮我写一个批处理文件,内容如下: 1、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中p=的值改为"参数表.xlsx"中c列对应的值; 2、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中t=的值改为"参数表.xlsx"中b列对应的值; 3、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中s=的值改为"参数表.xlsx"中d列对应的值; 参数表.xlsx中a列a1,a2,a3;b列1.5,2,3;c列为10,20,30;d列100,101,102; 文件.txt数据 1:l p[54:a1] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=10,ed=1]; 2:l p[57:a2] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=11,ed=1]; 3:l p[67:a3] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=12,ed=1]; 文件.txt修改后数据 1:l p[54:a1(531点数解答 | 2024-12-05 13:20:42)224
- 帮我写一个批处理文件,内容如下: 1、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中p=的值改为"参数表.xlsx"中c列对应的值; 2、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中t=的值改为"参数表.xlsx"中b列对应的值; 3、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中s=的值改为"参数表.xlsx"中d列对应的值; 参数表.xlsx中a列a1,a2,a3;b列1.5,2,3;c列为10,20,30;d列100,101,102; 文件.txt数据 1:l p[54:a1] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=10,ed=1]; 2:l p[57:a2] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=11,ed=1]; 3:l p[67:a3] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=12,ed=1]; 文件.txt修改后数据 1:l p[54:a1(495点数解答 | 2024-12-05 13:22:26)197
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(506点数解答 | 2025-03-23 14:32:14)172
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(116点数解答 | 2025-03-26 22:22:15)200
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(178点数解答 | 2025-03-26 22:26:30)236
- 1.使用pandas库读取数据“data.csv”,展示其前5行数据。 2.对数据进行探索,查看数据类型、缺失值以及数据基本的数值统计详细信息。 3.对数据data日期格式数据做日期转换。 4.查看data**信息统计情况。 (1)查看发布**信息中所在城市city的岗位数量统计信息,统计**信息较多的前五名城市。 (2)保留学历是本科和大专的**信息. 0618220232 061822( (3)修改“district”列,如“高新区”,需要改成“成都-高新区” (4)找出"positionadvantage”职位优势这一列中有“双休”条件的**信息,在所有发布的**信息中的占比,保留2位小数。(5)根据“salary”工资列,新增最低工资和最高工资两列,列名分别设置为“最低工资”和“最高工资”,(如10k-30k,则最低 工资为10k,最高工资为20k) 5.对数据data作统计分析(642点数解答 | 2024-06-30 15:39:49)233
- 1.使用pandas库读取数据“data.csv”,展示其前5行数据。 2.对数据进行探索,查看数据类型、缺失值以及数据基本的数值统计详细信息。 3.对数据data日期格式数据做日期转换。 4.查看data**信息统计情况。 (1)查看发布**信息中所在城市city的岗位数量统计信息,统计**信息较多的前五名城市。 (2)保留学历是本科和大专的**信息. 0618220232 061822( (3)修改“district”列,如“高新区”,需要改成“成都-高新区” (4)找出"positionadvantage”职位优势这一列中有“双休”条件的**信息,在所有发布的**信息中的占比,保留2位小数。(5)根据“salary”工资列,新增最低工资和最高工资两列,列名分别设置为“最低工资”和“最高工资”,(如10k-30k,则最低 工资为10k,最高工资为20k) 5.对数据data作统计分析(1)统计分析各城市**数量分布图(2)**学历占比图 **学历占比图(3)通过**学历分析图,给出你对**发布情况的分析结论.(4)统计每一天发布的**数量图,按天来统计(提示:需要先将时间按每天来统(1539点数解答 | 2024-06-30 15:56:50)242
- # 使用一种或两种方法完成以下操作 # 方法一、使用文本文件方式操作数据 # 方法二、利用csv模块读取以下数据 # 某次班级比赛的得分结果在“scores.csv",姓名和分数用逗号隔开。格式如图1所示: # 下载scores.csv文件到本地d盘, 编写程序读入该文件,按图2格式输出源文件的数据,并输出得分在85分以上的同学。 import csv with open(r'd:\sy8\scores.csv','r') as fr: a=score.csv. fr_reader=csv.reader(fr) fr_readers=next(fr_reader) print(fr_readers) s=[] for row in fr_readers: print(row) x=row[0] c=row[1] a=[x,c] s.append(a) print(s) print("85以上学生有:{}".format(h))(563点数解答 | 2024-12-12 18:07:35)151
- # 使用一种或两种方法完成以下操作 # 方法一、使用文本文件方式操作数据 # 方法二、利用csv模块读取以下数据 # 某次班级比赛的得分结果在“scores.csv",姓名和分数用逗号隔开。格式如图1所示: # 下载scores.csv文件到本地d盘, 编写程序读入该文件,按图2格式输出源文件的数据,并输出得分在85分以上的同学。 import csv with open(r'd:\sy8\scores.csv','r') as fr: a=score.csv. fr_reader=csv.reader(fr) fr_readers=next(fr_reader) print(fr_readers) s=[] for row in fr_readers: print(row) x=row[0] c=row[1] a=[x,c] s.append(a) print(s) print("85以上学生有:{}".format(h))(298点数解答 | 2024-12-12 18:15:17)152
- # 使用一种或两种方法完成以下操作 # 方法一、使用文本文件方式操作数据 # 方法二、利用csv模块读取以下数据 # 某次班级比赛的得分结果在“scores.csv",姓名和分数用逗号隔开。格式如图1所示: # 下载scores.csv文件到本地d盘, 编写程序读入该文件,按图2格式输出源文件的数据,并输出得分在85分以上的同学。 import csv with open(r'scores.csv','r') as f: #d:\sy8\scores.csv csv_reader = csv.reader(f) for row in csv_reader: print(row) s=[] for i in csv_reader: score=int(i[1]) if score>85: s.append(i[0]) print("85以上学生有:{}".format(s))(340点数解答 | 2024-12-13 12:36:14)122
- # 使用一种或两种方法完成以下操作 # 方法一、使用文本文件方式操作数据 # 方法二、利用csv模块读取以下数据 # 某次班级比赛的得分结果在“scores.csv",姓名和分数用逗号隔开。格式如图1所示: # 下载scores.csv文件到本地d盘, 编写程序读入该文件,按图2格式输出源文件的数据,并输出得分在85分以上的同学。 import csv with open(r'scores.csv','r') as f: #d:\sy8\scores.csv all=[] s=[] csv_reader = csv.reader(f) for row in csv_reader: all.append(row) print(row) all_iter=iter(all) all_reader=next(all_iter) for i in iter(all_iter): if int(i[1])>85: s.append(i[0]) r=()(319点数解答 | 2024-12-13 12:54:42)197