pairs_to_signal — REPRCONV pairs op

• Datenarten: pairs → signal

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

Verwendung

Paare (N,2) → die abhängige Variable als signal (N,). Der zweite Ausgang aus pairs.

Entnimmt nur Spalte 1 (y). funct_1d_to_pairs liefert (N,2) mit (x, y) nebeneinander, dies ist also die Gegenrichtung -- wenn x gleichabständig ist, ist signal -> pairs -> signal bitidentisch. Paare mit nicht gleichabständigem x durchzureichen verwirft stillschweigend die Information in x (signal ist ein Typ, der gleichabständige Indizes voraussetzt). Deshalb gibt pairs_to_table immer x_uniform mit aus.

Args:

pairs: (N, 2) oder ein Tupel aus 2 gleich langen 1-D-Arrays.

Returns:

(N,) float64.

Raises:

ValueError: ungültige Form / nicht endlich.

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

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen signal als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (pairs)

pairs_to_image2d · 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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