unity-dithered-transparency-shader：统一材质和着色器，用于应用剪切的，抖动的透明度

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以下代码每张图都会报错CJK字体缺失警告如何确保正确支持中文显示 """ 问题1：家庭充电桩共享机制设计 - 可视化模块用于生成各种图表来展示共享机制的效果 """ import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import os from typing import Dict, List, Tuple import logging import seaborn as sns from datetime import datetime import matplotlib from config import COMMUNITY_CONFIG logger = logging.getLogger(name) def setup_chinese_font(): """设置中文字体和文本格式""" # 刷新字体缓存 matplotlib.font_manager._load_fontmanager(try_read_cache=False) # Windows系统字体列表（按优先级排序） windows_fonts = [ 'Microsoft YaHei', 'Microsoft YaHei UI', 'SimHei', 'SimSun', 'NSimSun', 'FangSong', 'KaiTi', 'DengXian', 'Arial Unicode MS' ] # 获取系统上所有可用字体 font_names = [f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist] # 尝试设置中文字体 font_found = False for font in windows_fonts: if font in font_names: plt.rcParams['font.sans-serif'] = [font] + plt.rcParams['font.sans-serif'] font_found = True logger.info(f"成功设置中文字体: {font}") break if not font_found: logger.warning("未找到合适的中文字体，将使用系统默认字体") # 设置字体相关参数 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 plt.rcParams['font.size'] = 12 # 默认字体大小 plt.rcParams['axes.titlesize'] = 14 # 标题字体大小 plt.rcParams['axes.labelsize'] = 12 # 轴标签字体大小 plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 10 # x轴刻度标签字体大小 plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 10 # y轴刻度标签字体大小 plt.rcParams['legend.fontsize'] = 10 # 图例字体大小 # 设置全局字体属性 font_properties = matplotlib.font_manager.FontProperties(size=12) plt.rcParams['font.family'] = font_properties.get_family() # 设置Seaborn样式 plt.style.use('seaborn') sns.set_style("whitegrid", {'font.sans-serif': plt.rcParams['font.sans-serif']}) # 在模块开始时设置中文字体 setup_chinese_font() logger = logging.getLogger(name) class ResultVisualizer: """结果可视化类""" def init(self): """初始化可视化器""" self.config = COMMUNITY_CONFIG # 设置绘图样式 plt.style.use('ggplot') sns.set(style="whitegrid") logger.info("初始化结果可视化器") def plot_hourly_metrics(self, metrics_df: pd.DataFrame, save_dir: str) -> None: """ 绘制小时级指标图表 Args: metrics_df: 小时级指标数据框 save_dir: 保存目录 """ # 确保时间戳列为datetime类型 metrics_df['timestamp'] = pd.to_datetime(metrics_df['timestamp']) # 添加小时列 metrics_df['hour'] = metrics_df['timestamp'].dt.hour # 创建图表 fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 12)) # 1. 匹配数量随时间变化 axes[0, 0].plot(metrics_df['timestamp'], metrics_df['num_matches'], marker='o', linestyle='-', color='blue') axes[0, 0].set_title('匹配数量随时间变化', fontsize=14) axes[0, 0].set_xlabel('时间', fontsize=12) axes[0, 0].set_ylabel('匹配数量', fontsize=12) axes[0, 0].tick_params(axis='x', rotation=45) axes[0, 0].grid(True) # 2. 成功率随时间变化 axes[0, 1].plot(metrics_df['timestamp'], metrics_df['success_rate'], marker='o', linestyle='-', color='green') axes[0, 1].set_title('成功率随时间变化', fontsize=14) axes[0, 1].set_xlabel('时间', fontsize=12) axes[0, 1].set_ylabel('成功率', fontsize=12) axes[0, 1].tick_params(axis='x', rotation=45) axes[0, 1].grid(True) # 3. 平均价格随时间变化 axes[1, 0].plot(metrics_df['timestamp'], metrics_df['avg_price'], marker='o', linestyle='-', color='red') axes[1, 0].set_title('平均价格随时间变化', fontsize=14) axes[1, 0].set_xlabel('时间', fontsize=12) axes[1, 0].set_ylabel('平均价格(元/kWh)', fontsize=12) axes[1, 0].tick_params(axis='x', rotation=45) axes[1, 0].grid(True) # 4. 总收入随时间变化 axes[1, 1].plot(metrics_df['timestamp'], metrics_df['total_revenue'], marker='o', linestyle='-', color='purple') axes[1, 1].set_title('总收入随时间变化', fontsize=14) axes[1, 1].set_xlabel('时间', fontsize=12) axes[1, 1].set_ylabel('总收入(元)', fontsize=12) axes[1, 1].tick_params(axis='x', rotation=45) axes[1, 1].grid(True) plt.tight_layout() # 保存图表 save_path = os.path.join(save_dir, 'hourly_metrics.png') plt.savefig(save_path, dpi=300) plt.close() logger.info(f"小时级指标图表保存至：{save_path}") # 绘制按小时聚合的指标 self.plot_hourly_aggregated_metrics(metrics_df, save_dir) def plot_hourly_aggregated_metrics(self, metrics_df: pd.DataFrame, save_dir: str) -> None: """ 绘制按小时聚合的指标图表 Args: metrics_df: 小时级指标数据框 save_dir: 保存目录 """ # 按小时聚合 hourly_agg = metrics_df.groupby('hour').agg({ 'num_matches': 'mean', 'success_rate': 'mean', 'avg_price': 'mean', 'total_revenue': 'mean' }).reset_index() # 创建图表 fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 12)) # 1. 平均匹配数量 axes[0, 0].bar(hourly_agg['hour'], hourly_agg['num_matches'], color='blue') axes[0, 0].set_title('各小时平均匹配数量', fontsize=14) axes[0, 0].set_xlabel('小时', fontsize=12) axes[0, 0].set_ylabel('平均匹配数量', fontsize=12) axes[0, 0].set_xticks(range(0, 24)) axes[0, 0].grid(True) # 2. 平均成功率 axes[0, 1].bar(hourly_agg['hour'], hourly_agg['success_rate'], color='green') axes[0, 1].set_title('各小时平均成功率', fontsize=14) axes[0, 1].set_xlabel('小时', fontsize=12) axes[0, 1].set_ylabel('平均成功率', fontsize=12) axes[0, 1].set_xticks(range(0, 24)) axes[0, 1].grid(True) # 3. 平均价格 axes[1, 0].bar(hourly_agg['hour'], hourly_agg['avg_price'], color='red') axes[1, 0].set_title('各小时平均价格', fontsize=14) axes[1, 0].set_xlabel('小时', fontsize=12) axes[1, 0].set_ylabel('平均价格(元/kWh)', fontsize=12) axes[1, 0].set_xticks(range(0, 24)) axes[1, 0].grid(True) # 4. 平均收入 axes[1, 1].bar(hourly_agg['hour'], hourly_agg['total_revenue'], color='purple') axes[1, 1].set_title('各小时平均收入', fontsize=14) axes[1, 1].set_xlabel('小时', fontsize=12) axes[1, 1].set_ylabel('平均收入(元)', fontsize=12) axes[1, 1].set_xticks(range(0, 24)) axes[1, 1].grid(True) plt.tight_layout() # 保存图表 save_path = os.path.join(save_dir, 'hourly_aggregated_metrics.png') plt.savefig(save_path, dpi=300) plt.close() logger.info(f"按小时聚合的指标图表保存至：{save_path}") def plot_sharing_distribution(self, matches_df: pd.DataFrame, save_dir: str) -> None: """ 绘制共享分布图表 Args: matches_df: 匹配结果数据框 save_dir: 保存目录 """ # 确保时间戳列为datetime类型 matches_df['timestamp'] = pd.to_datetime(matches_df['timestamp']) # 添加时间特征 matches_df['hour'] = matches_df['timestamp'].dt.hour matches_df['day'] = matches_df['timestamp'].dt.day matches_df['weekday'] = matches_df['timestamp'].dt.weekday # 判断是否为夜间时段 - 使用配置中的owner_use_start/end时间 night_start = self.config['parameters']['owner_use_start'] night_end = self.config['parameters']['owner_use_end'] matches_df['is_night'] = matches_df['hour'].apply( lambda x: x >= night_start or x < night_end ) # 创建图表 fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 12)) # 1. 日夜分布饼图 night_count = matches_df['is_night'].sum() day_count = len(matches_df) - night_count axes[0, 0].pie([day_count, night_count], labels=['日间', '夜间'], autopct='%1.1f%%', colors=['#FF9999', '#66B2FF'], startangle=90) axes[0, 0].set_title('日夜共享分布', fontsize=14) # 2. 工作日/周末分布饼图 is_weekend = matches_df['weekday'].apply(lambda x: x >= 5) # 5,6为周末 weekend_count = is_weekend.sum() weekday_count = len(matches_df) - weekend_count axes[0, 1].pie([weekday_count, weekend_count], labels=['工作日', '周末'], autopct='%1.1f%%', colors=['#99FF99', '#FFCC99'], startangle=90) axes[0, 1].set_title('工作日/周末共享分布', fontsize=14) # 3. 按小时分布柱状图 hour_counts = matches_df['hour'].value_counts().sort_index() axes[1, 0].bar(hour_counts.index, hour_counts.values, color='skyblue') axes[1, 0].set_title('各小时共享次数分布', fontsize=14) axes[1, 0].set_xlabel('小时', fontsize=12) axes[1, 0].set_ylabel('共享次数', fontsize=12) axes[1, 0].set_xticks(range(0, 24)) axes[1, 0].grid(True) # 4. 按星期分布柱状图 weekday_counts = matches_df['weekday'].value_counts().sort_index() weekday_labels = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'] axes[1, 1].bar(weekday_labels, weekday_counts.values, color='lightgreen') axes[1, 1].set_title('各星期共享次数分布', fontsize=14) axes[1, 1].set_xlabel('星期', fontsize=12) axes[1, 1].set_ylabel('共享次数', fontsize=12) axes[1, 1].grid(True) plt.tight_layout() # 保存图表 save_path = os.path.join(save_dir, 'sharing_distribution.png') plt.savefig(save_path, dpi=300) plt.close() logger.info(f"共享分布图表保存至：{save_path}") def plot_price_analysis(self, matches_df: pd.DataFrame, save_dir: str) -> None: """ 绘制价格分析图表 Args: matches_df: 匹配结果数据框 save_dir: 保存目录 """ # 确保时间戳列为datetime类型 matches_df['timestamp'] = pd.to_datetime(matches_df['timestamp']) # 添加时间特征 matches_df['hour'] = matches_df['timestamp'].dt.hour # 创建图表 fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 12)) # 1. 价格分布直方图 sns.histplot(matches_df['price'], bins=20, kde=True, ax=axes[0, 0], color='purple') axes[0, 0].set_title('价格分布', fontsize=14) axes[0, 0].set_xlabel('价格(元/kWh)', fontsize=12) axes[0, 0].set_ylabel('频次', fontsize=12) axes[0, 0].grid(True) # 2. 价格与能量关系散点图 sns.scatterplot(x='energy', y='price', data=matches_df, ax=axes[0, 1], alpha=0.6) axes[0, 1].set_title('价格与能量关系', fontsize=14) axes[0, 1].set_xlabel('能量(kWh)', fontsize=12) axes[0, 1].set_ylabel('价格(元/kWh)', fontsize=12) axes[0, 1].grid(True) # 3. 各小时平均价格 hourly_price = matches_df.groupby('hour')['price'].mean().reset_index() axes[1, 0].bar(hourly_price['hour'], hourly_price['price'], color='orange') axes[1, 0].set_title('各小时平均价格', fontsize=14) axes[1, 0].set_xlabel('小时', fontsize=12) axes[1, 0].set_ylabel('平均价格(元/kWh)', fontsize=12) axes[1, 0].set_xticks(range(0, 24)) axes[1, 0].grid(True) # 4. 价格与收入关系散点图 sns.scatterplot(x='price', y='revenue', data=matches_df, ax=axes[1, 1], alpha=0.6) axes[1, 1].set_title('价格与收入关系', fontsize=14) axes[1, 1].set_xlabel('价格(元/kWh)', fontsize=12) axes[1, 1].set_ylabel('收入(元)', fontsize=12) axes[1, 1].grid(True) plt.tight_layout() # 保存图表 save_path = os.path.join(save_dir, 'price_analysis.png') plt.savefig(save_path, dpi=300) plt.close() logger.info(f"价格分析图表保存至：{save_path}") def plot_all_results(self, sharing_results: Dict, save_dir: str) -> None: """ 绘制所有结果图表 Args: sharing_results: 共享结果字典 save_dir: 保存目录 """ logger.info("开始生成结果可视化...") # 创建图表保存目录 plots_dir = os.path.join(save_dir, 'plots') os.makedirs(plots_dir, exist_ok=True) # 绘制小时级指标图表 self.plot_hourly_metrics(sharing_results['hourly_metrics'], plots_dir) # 绘制共享分布图表 self.plot_sharing_distribution(sharing_results['matches'], plots_dir) # 绘制价格分析图表 self.plot_price_analysis(sharing_results['matches'], plots_dir) logger.info("结果可视化完成")

<think>嗯，用户的问题是关于在Windows系统中使用Matplotlib保存图表时出现CJK......

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unity-dithered-transparency-shader-master.zip （71个子文件）

unity-dithered-transparency-shader-master

Assets

DitherFunctions

Examples

Amplify.shader 4KB

ShaderForge-Mask.shader 28KB

ShaderForge-Dither.shader 27KB

ShaderForge-Dither.shader.meta 196B

ShaderForge-Mask.shader.meta 276B

Amplify.shader.meta 277B

Shaders

Dithered Texture Transparency.shader 2KB

Dithered Texture Transparency.shader.meta 196B

Dither Functions.cginc 2KB

Dithered Transparency.shader 2KB

Dithered Transparency Shadow.shader.meta 196B

Dithered Transparency Shadow.shader 1KB

Dither Functions.cginc.meta 196B

Dithered Transparency.shader.meta 196B

Editor.meta 192B

Shaders.meta 192B

Materials.meta 192B

Textures.meta 192B

Editor

AmplifyDitherNode.cs 3KB

AmplifyDitherNode.cs.meta 263B

Examples.meta 192B

Textures

blue-noise.png 323KB

dot-dither-sample.png 28KB

cloud-dither-sample.png 800KB

blue-noise.png.meta 2KB

dot-dither-sample.png.meta 2KB

cloud-dither-sample.png.meta 2KB

Materials

dithered.mat 2KB

shaderforge example.mat.meta 208B

shaderforge example.mat 2KB

dithered with clouds.mat.meta 208B

dithered with clouds.mat 2KB

amplify example.mat.meta 208B

amplify example.mat 2KB

dithered with dots.mat.meta 208B

dithered with dots.mat 2KB

dithered.mat.meta 208B

Utilities.meta 192B

OscillateAlpha.cs.meta 263B

Utilities

GenerateDitherTexture.pde.meta 175B

GenerateDitherTexture.pde 1KB

example.unity.meta 175B

DitherFunctions.meta 192B

OscillateAlpha.cs 488B

example.unity 14KB

ProjectSettings

Physics2DSettings.asset 1KB

ProjectVersion.txt 28B

GraphicsSettings.asset 2KB

TimeManager.asset 202B

AudioManager.asset 357B

EditorBuildSettings.asset 138B

UnityConnectSettings.asset 775B

QualitySettings.asset 5KB

ClusterInputManager.asset 114B

DynamicsManager.asset 737B

TagManager.asset 378B

InputManager.asset 6KB

NavMeshAreas.asset 1KB

NetworkManager.asset 151B

EditorSettings.asset 456B

ProjectSettings.asset 17KB

LICENSE 1KB

README.md 905B

docs

example.gif 106KB

shaderforge-example.png 84KB

amplify-example.png 249KB

ShaderForge.md 893B

AmplifyShaderEditor.md 490B

example-2.gif 340KB

shaderforge-mask-example.png 113KB

.gitignore 592B

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