model op• Data kinds: shapemodel → points
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_synthesize(model, sigmas=None, n_modes: 'int' = 3, seed: 'int' = 0) (implementation को सीधे call करना हो तो import shapestats; shapestats.shape_synthesize(model, sigmas=None, n_modes: 'int' = 3, seed: 'int' = 0), registry से लेना हो तो opsshapestat.get("shape_synthesize"))
model से 1 विश्वसनीय नया shape बनाता है। → (N, 3)।
sigmas देने पर उतने standard deviation गुना score लिया जाता है, छोड़ने पर शुरुआती n_modes components को normal random numbers से निकाला जाता है। 3 standard deviation से आगे का shape ऐसा है जो group में 1 भी नहीं था, इसलिए default में उसे नहीं निकाला जाता (sigmas से स्पष्ट रूप से देने पर बनाया जा सकता है)।
• shape_statistics family guide
• 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।
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
points को input के रूप में लेते हैं)shape_perturb · procrustes_fit · procrustes_align · procrustes_distance · shape_project · shape_mahalanobis · mirror_plane_from_pairs · landmark_asymmetry
model)shape_pca · shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_explained_variance
*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT 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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