distance_funct_1d — ONED `function` op

• Data kinds: signal × signal → measurement

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.distance_funct_1d(y1, y2, mode='max') -> 'float' (implementation को सीधे call करना हो तो import funct1d; funct1d.distance_funct_1d(y1, y2, mode='max') -> 'float', registry से लेना हो तो ops1d.get("distance_funct_1d"))

उपयोग

एक ही grid पर 2 function के बीच दूरी (HALCON distance_funct_1d)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

mode="max" is the Chebyshev / sup distance max |y1 - y2|; mode="mean" the mean absolute difference. Both are symmetric and zero iff the functions are identical.

:param y1: 1-D function, at least 1 sample. :param y2: 1-D function, same length as *y1* (unequal lengths raise —

pointwise distance is undefined across different grids; silent numpy

broadcasting is explicitly rejected).

:param mode: "max" or "mean" (anything else raises). :raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, empty input, length mismatch,

or unknown *mode*.

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`measurement` को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (`function`)

create_funct_1d_array · create_funct_1d_pairs · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · derivate_funct_1d · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d

*Provenance: funct1d.py — ONED operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

distance_funct_1d — ONED function op