interp_linear — MATH interp_poly op

Datenarten: signal × signal × signalsignal

Aufruf: import mathops; mathops.interp_linear(x, y, xq, out_of_range='raise') (oder opsmath.get("interp_linear"))

Verwendung

Stückweise lineare Interpolation von `(x, y)`-Stützstellen an den Abfragepunkten *xq*.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

*x* must be strictly increasing (fail-closed: an unsorted or duplicated

grid raises rather than being silently reordered). *xq* is a scalar or a

1-D array; a scalar query returns a Python float, an array returns float64.

Out-of-range is an explicit choice, never silent: `'raise'` (default)

refuses any query outside `[x[0], x[-1]]` — a calibration table queried

beyond its calibrated range is a wrong answer waiting to happen — while

`'clamp'` holds the boundary values (the honest flat extension; there is

deliberately no silent linear extrapolation mode).

Exact on the nodes and exact for data that is genuinely piecewise linear.

HALCON: `get_y_value_funct_1d` interpolates function pairs the same way

(see :mod:funct1d, which works HALCON's index-grid convention; this op

takes an arbitrary strictly-increasing x grid).

Familienweiter Eingabevertrag (fail-closed)

Jeder mathops-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):

• **Komplexe Eingaben lösen ValueError aus** — die Umwandlung nach float64 verwirft den Imaginärteil stillschweigend (numpy meldet nur eine ComplexWarning und liefert eine plausibel aussehende, falsche reelle Zahl). Schreiben Sie .real/.imag/abs() explizit oder nutzen Sie complexops.

• **Masked Arrays mit maskierten Elementen lösen ValueError aus** — die implizite Umwandlung, die die Maske abstreift und die Rohwerte darunter verwendet, wird abgelehnt. Geben Sie explizit an, ob gefüllt oder verworfen wird.

• **NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus** (mit Anzahl abgelehnt — es pflanzt sich durch das gesamte Ergebnis fort).

Formen sind strikt: 1-D und 2-D werden nie implizit hochgestuft oder gebroadcastet (eine Matrix im Vektor-Slot oder ein Vektor im Matrix-Slot löst ValueError aus; reshapen Sie explizit).

Größenobergrenze: Operatoren, die eine Matrix nehmen, sowie die stat_histogram-Bins lösen jenseits von mathops.MAX_ELEMENTS (2^26 ≈ 67 Mio. Elemente) ValueError aus.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

Leitfaden zur Familie math_metrology

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

math_metrologypy -3.11 examples/math_metrology.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen signal als Eingabe)

mat_solve · mat_lstsq · stat_describe · stat_histogram · stat_zscore · interp_cubic · poly_fit · poly_eval

Gleiche Kategorie (interp_poly)

interp_cubic · poly_fit · poly_eval · poly_roots


*Provenance: mathops.py — MATH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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