interp_poly op• Datenarten: signal × signal × signal → signal
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.interp_linear(x, y, xq, out_of_range='raise') (die Implementierung direkt: import mathops; mathops.interp_linear(x, y, xq, out_of_range='raise'); aus dem Register: opsmath.get("interp_linear"))
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 funct1d, which works HALCON's index-grid convention; this op takes an arbitrary strictly-increasing x grid).
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.
• Leitfaden zur Familie math_metrology
• 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.
• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
• poc_thermal_radiometry — py -3.11 examples/poc_thermal_radiometry.py
signal als Eingabe)mat_solve · mat_lstsq · stat_describe · stat_histogram · stat_zscore · interp_cubic · interp_scattered · poly_fit
interp_poly)interp_cubic · interp_scattered · 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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