pairs op• 데이터 종류: pairs → image2d
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.pairs_to_image2d(pairs, shape=(64, 64))(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.pairs_to_image2d(pairs, shape=(64, 64)), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("pairs_to_image2d"))
쌍 (N,2) → 산점 밀도 이미지 (H, W). pairs 의 세 번째 출구.
열 0을 행 방향, 열 1을 열 방향으로 각각의 최소-최대로 정규화하여 bin에 떨어뜨린다(2-D 히스토그램). 위상도·상관도로 보기 위한 것이며, 비가역 (bin 폭만큼의 양자화 + 정규화로 절댓값의 스케일을 버린다). 버린 스케일을 되돌릴 수 있도록 extent를... 반환하지 않는다 —— 반환하면 image2d가아니게 된다. 필요하면 pairs_to_table의 x_min 등을 사용한다.
상수 열(최소 == 최대)은 0.5 위치로 모은다(0 나눗셈을 피하지만, 그것이 "밀도가 중앙에 집중되어 있다"로 읽히지 않도록 bin은 1개만 선다).
Args:
pairs: (N, 2).
shape: (H, W).
Returns:
(H, W) float64, 최댓값 1.0으로 정규화한 밀도.
Raises:
ValueError: 형상 부정 / 비유한 / shape가 상한 초과.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py
image2d 를 입력으로 받는 것)pairs)pairs_to_signal · pairs_to_table
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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