particle_emit — GFX2D particle op

• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_emit(count, seed, origin=(0.0, 0.0), spread=0.0, speed=(10.0, 40.0), direction=(0.0, 360.0), life=(0.5, 1.5), size=(1.0, 3.0), color='emphasis', scheme='okabe_ito') (implementation को सीधे call करना हो तो import gfx2d; gfx2d.particle_emit(count, seed, origin=(0.0, 0.0), spread=0.0, speed=(10.0, 40.0), direction=(0.0, 360.0), life=(0.5, 1.5), size=(1.0, 3.0), color='emphasis', scheme='okabe_ito'), registry से लेना हो तो opsgfx2d.get("particle_emit"))

उपयोग

origin से count particle छोड़ता है, seed से deterministic रूप से।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

Returns the particle state as a dict of arrays::

{"pos": (N,2) as (x, y), "vel": (N,2) px/s, "age": (N,), "life": (N,),

"size": (N,) radius in px, "color": (N,4) straight rgba}

Ranges are (low, high) pairs sampled uniformly; direction is in degrees measured clockwise from the +x axis (again because the row axis points down). spread is the radius of the uniform disc the start positions are jittered over.

All randomness comes from numpy.random.default_rng(seed) — the same seed gives the same bytes, which the test suite pins with a SHA-256.

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gfx2d_scene — py -3.11 examples/gfx2d_scene.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

layer_stack · particle_step · particle_render

इसी category के (particle)

particle_step · particle_render


*Provenance: gfx2d.py — GFX2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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