stats op• 数据种类:signal → table
• 调用:import mathops; mathops.stat_describe(x)(或 opsmath.get("stat_describe"))
一维样本的五数概括(及更多),以普通 dict 返回。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
Returns `{"n", "mean", "std", "min", "max", "percentiles"}` where
`percentiles is {"p5", "p25", "p50", "p75", "p95"}` (linear
interpolation between order statistics, numpy's default). `std` is the
population standard deviation (`ddof=0` — well-defined down to a
single sample; multiply by `sqrt(n/(n-1))` for the sample estimator,
which is what :func:stat_covariance uses, documented there).
The tails matter in metrology: `mean/std` of residuals say how good
the fit is *on average*; `p5/p95` say how bad the *outliers* are —
report both, a fit can pass on RMS and fail on extremes.
HALCON: `tuple_mean / tuple_deviation / tuple_min` /
`tuple_max` (the percentile row has no single HALCON tuple operator).
mathops 的每个算子都先校验输入再计算(不让任何东西无声通过):
• **complex 输入一律 ValueError** —— 强制转成 float64 会无声丢掉虚部(numpy 只发一个 ComplexWarning,然后返回一个「看着合理却是错的」实数)。请显式写出 .real/.imag/abs(),或改用支持复数的 complexops。
• **含被掩元素的 masked array 一律 ValueError** —— 拒绝「剥掉掩码直接使用下面原值」的隐式转换。请显式选择填充还是丢弃。
• **所有输入中的 NaN/Inf 一律 ValueError**(明确给出个数后拒绝 —— 它会污染整个结果)。
• 形状严格:不对 1-D 与 2-D 做隐式提升或广播(向量槽位收到矩阵、矩阵槽位收到向量都是 ValueError;请显式 reshape)。
• 尺寸上限:接受矩阵的算子与 stat_histogram 的 bins,超过 mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 万个元素)即 ValueError。
• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
table 作为输入)—
stats)stat_histogram · stat_covariance · stat_correlation · stat_zscore
*Provenance: mathops.py — MATH 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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