stats op• Datenarten: signal → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.stat_describe(x) (die Implementierung direkt: import mathops; mathops.stat_describe(x); aus dem Register: opsmath.get("stat_describe"))
Fünf-Punkte-Zusammenfassung (und mehr) einer 1-D-Stichprobe als einfaches dict.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
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 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).
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
• measurement_uncertainty — Messunsicherheit und Kalibrierung — was nötig ist, um zu behaupten, dass man misst
• 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
table als Eingabe)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
stats)stat_histogram · stat_covariance · stat_correlation · stat_zscore
*Provenance: mathops.py — MATH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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