stats op• 数据种类:signal → pairs
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.stat_histogram(x, bins=10, range=None, density=False)(要直接调用实现,import mathops; mathops.stat_histogram(x, bins=10, range=None, density=False);从台账取用则 opsmath.get("stat_histogram"))
• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.stat_histogram(...) 只返回声明的 out 类型 pairs 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.stat_histogram.raw(...),或直接调用 mathops.stat_histogram。
一维样本的直方图,分箱方式显式给出。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
*bins* is a positive integer count of equal-width bins; *range* is an explicit (lo, hi) (finite, lo < hi) or None to span the data (values exactly at hi land in the last bin, numpy's convention; with an explicit *range*, values outside it are excluded from every bin — they simply do not count, which is why passing *range* explicitly is the honest choice when comparing histograms across datasets). With density=False (default) *counts* are occurrence frequencies (int64, summing to the number of in-range samples); with density=True they form a probability density (float64, integrating to 1 over the range). A *range* that excludes every sample raises ValueError under density=True (the density would be 0/0 — silent NaNs refused) while density=False honestly returns all-zero counts. *bins* is capped at MAX_ELEMENTS (the edge/count arrays are allocations too).
Returns (counts, edges) — edges has bins + 1 entries; bin *i* is [edges[i], edges[i+1]).
HALCON: tuple_histo_range (and gray_histo for whole images).
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 — 测量不确定度与校准知识 —— 为了能主张“测得准”
• 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
• poc_thermal_radiometry — py -3.11 examples/poc_thermal_radiometry.py
pairs 作为输入)neighbour_index_gaps · curve_locality
stats)stat_describe · 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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