pairs op• Data kinds: pairs → image2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.pairs_to_image2d(pairs, shape=(64, 64)) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.pairs_to_image2d(pairs, shape=(64, 64)), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("pairs_to_image2d"))
जोड़े (N,2) → scatter-density image (H, W)। pairs से 3रा निकास।
column 0 को row direction में और column 1 को column direction में रखकर, हर एक को उसके अपने min-max से normalise करता है और bin में डालता है (2-D histogram)। यह phase plot या correlation plot के रूप में देखने के लिए है, और अपरिवर्तनीय (irreversible) है (bin width जितना quantization + normalisation absolute value का scale छोड़ देते हैं)। छोड़े गए scale को वापस पाने के लिए extent ... नहीं लौटाया जाता -- लौटाने पर यह image2d नहीं रहेगा। ज़रूरत हो तो pairs_to_table का x_min आदि इस्तेमाल करें।
constant column (min == max) को 0.5 की position पर इकट्ठा करता है (0 से भाग से बचता है, लेकिन ताकि इसे "density केंद्र में केंद्रित है" न पढ़ा जाए, केवल 1 bin खड़ा होता है)।
Args:
pairs: (N, 2)।
shape: (H, W)।
Returns:
(H, W) float64, अधिकतम मान 1.0 पर normalise की गई density।
Raises:
ValueError: गलत shape / non-finite / shape सीमा से अधिक।
• 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।
• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py
image2d को input के रूप में लेते हैं)pairs)pairs_to_signal · pairs_to_table
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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