indices_to_labels — REPRCONV `index` op

• Datenarten: indices → labels

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.indices_to_labels(indices) (die Implementierung direkt: import reprconv; reprconv.indices_to_labels(indices); aus dem Register: opsreprconv.get("indices_to_labels"))

Verwendung

Indizes (N,) → eine Auswahlmaske labels. Der Ausgang aus indices (invertierbar).

Baut ein 1-D-Labelarray der Länge max(indices) + 1 und setzt an den gewählten Positionen 1. indices -> labels -> indices ist bitidentisch (abgesehen von Duplikaten und Reihenfolge). Die Gegenrichtung labels -> indices -> labels verwirft den Hintergrund am Ende (die Länge wird auf max_index + 1 gekürzt) -- das ist ein Informationsverlust, kein Bug, deshalb steht die Menge im Docstring von labels_to_indices.

Args:

indices: (N,) Array nichtnegativer Ganzzahlen.

Returns:

(max + 1,) int64-Labelarray (gewählt = 1, Hintergrund = 0).

Raises:

ValueError: nicht 1-D / negativ / leer / über der Grenze.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `labels` als Eingabe)

labels_to_indices

Gleiche Kategorie (`index`)

labels_to_indices · select_points

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

indices_to_labels — REPRCONV index op