pairs op• Datenarten: pairs → image2d
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.pairs_to_image2d(pairs, shape=(64, 64)) (die Implementierung direkt: import reprconv; reprconv.pairs_to_image2d(pairs, shape=(64, 64)); aus dem Register: opsreprconv.get("pairs_to_image2d"))
Paare (N,2) → ein Streudichtebild (H, W). Der dritte Ausgang aus pairs.
Bildet Spalte 0 auf die Zeilenrichtung und Spalte 1 auf die Spaltenrichtung ab, normiert jede per eigenem Min-Max und sortiert in Bins ein (2-D-Histogramm). Gedacht zur Betrachtung als Phasen- oder Korrelationsdiagramm, irreversibel (Quantisierung um die Bin-Breite + Normierung verwerfen die Skala der Absolutwerte). Damit die verworfene Skala wiederherstellbar ist, wird extent... nicht zurückgegeben -- sonst wäre es kein image2d mehr. Bei Bedarf x_min usw. von pairs_to_table verwenden.
Eine konstante Spalte (Min == Max) wird an Position 0.5 gesammelt (vermeidet Division durch 0, aber damit das nicht als "Dichte in der Mitte konzentriert" gelesen wird, steht nur 1 Bin).
Args:
pairs: (N, 2).
shape: (H, W).
Returns:
(H, W) float64, auf Maximalwert 1.0 normierte Dichte.
Raises:
ValueError: ungültige Form / nicht endlich / shape über der Obergrenze.
• 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.
• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py
image2d als Eingabe)pairs)pairs_to_signal · pairs_to_table
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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