今天发现一个很奇怪的东西，就是我使用sklearn库进行计算normalized_mutual_info_score时，发现有两种语法 from sklearn.metrics.cluster import normalized_mutual_info_scoreprint(normalized_mutual_info_score([0, 0, 1, 1], [0, 0, 1, 1]))pr

一旦你的顶点坐标已经在顶点着色器中处理过，它们就应该是标准化设备坐标了，标准化设备坐标是一个x、y和z值在-1.0到1.0的一小段空间。任何落在范围外的坐标都会被丢弃/裁剪，不会显示在你的屏幕上。下面你会看到我们定义的在标准化设备坐标中的三角形(忽略z轴)： 与通常的屏幕坐标不同，y轴正方向为向上，(0, 0)坐标是这个图像的中心，而不是左上角。最终你希望所有(变换过的)坐标都在这个坐标空间