transform_funct_1d — ONED `function` op

• Data kinds: signal → pairs

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.transform_funct_1d(y, mult_x=1.0, add_x=0.0, mult_y=1.0, add_y=0.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import funct1d; funct1d.transform_funct_1d(y, mult_x=1.0, add_x=0.0, mult_y=1.0, add_y=0.0), registry से लेना हो तो ops1d.get("transform_funct_1d"))

उपयोग

x और y का स्वतंत्र affine transform (HALCON transform_funct_1d)।

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

Returns explicit pairs (mult_x * i + add_x, mult_y * y[i] + add_y) for i = 0..n-1. Note mult_x = 0 collapses the abscissa to a single point (accepted; the result is then not a function of x).

:param y: 1-D function (may be empty). :param mult_x, add_x, mult_y, add_y: finite affine coefficients. :returns: (n, 2) float64 array of (x, y) pairs. :raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, or non-finite parameter.

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)

• (अभी कुछ नहीं)

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`pairs` 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)।*

transform_funct_1d — ONED function op