TemplateType GatherBlue( in SamplerState S, in float3 Location, in int2 Offset1, in int2 Offset2, in int2 Offset3, in int2 Offset4, out uint Status ); 参数S [in] 类型: SamplerState 从零开始的采样器索引。 位置 [in] 类型: float 示例坐标 (u,v) 。 Offset1 [in] 类型: int...
double', 'ceil', 'cfloat', 'char', 'character', 'chararray', 'choose', 'clip', 'clongdouble', 'clongfloat', 'column_stack', 'common_type', 'compare_chararrays', 'compat', 'complex', 'complex128', 'complex64', 'complex_', 'complexfloating', 'compress', 'concatenate', 'conj...
傳回四個紋素值的 Alpha 元件,這些值會用於雙向線性篩選作業。 |Texture2DArray::GatherAlpha (S,float,int) 函式
Texture2DArray, Texture3D, TextureCube float3 TextureCubeArray float4 DDX [in] Type: float The rate of change of the surface geometry in the x direction. The argument type is dependent on the texture-object type. Expand table Texture-Object TypeParameter Type ...
ones():可以创建指定长度或者形状的全1数组,默认数据类型为float empty():创建一个数组,其初始内容是随机的,取决于内存的状态 full(): 根据给定形状和数据类型生成指定数值的数组 以上四个函数可以根据所给的数组生成一个形状一样的数组函数为 ~-like() ...
inti 由所在平台决定其大小的整数(一般为int32或int64) int8/16/32/64 整数,1/2/4/8个字节大小 uint8/16/32/64 无符号整数 float16/32/64 半/单/双精度浮点数,16/32/64位,指数、精度也不同 complex64/128 复数,分别用两个32/64位浮点数表示实部和虚部 输出数组 当输出一个数组时,NumPy以特定的...
Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT // 4 Float64Array.BYTES_PER_ELEMENT // 8 BYTES_PER_ELEMENT属性也可以在类型化数组的实例上获取: const buffer = new ArrayBuffer(16); const view = new Uint32Array(buffer); console.log(Uint32Array.BYTES_PER_ELEMENT); // 4 ...
solution based on new Float32Array(n) (I) returns non typical array (e.g. you cannot call push(..) on it) so I not compare its results with other solutions - however this solution is about 10-20x faster than other solutions for big arrays on all browsers solutions based on for (L...
Texture2DArray Recopilación de métodos Métodos GatherAlpha Métodos de GatherBlue Métodos de GatherCmp Métodos de GatherCmp GatherCmp(S,float,float,int) GatherCmp(S,float,float,int,uint) Métodos GatherCmpAlpha Métodos de GatherCmpBlue Métodos de GatherCmpGreen Métodos de GatherCmpRed Métodos...
NumPy之C语言扩展 1广播 NumPy 运算通常是在两个数组的元素级别上进行的。最简单情况就是,两个具有完全相同 shape 的数组运算,如下面例子所示, a = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) b = np.array([2.0, 2.0, 2.0]) a * b numpy 的广播机制是指在执行算术运算时处理不同 shape 的数组的方式。在一定规则...