interp_poly op• Data kinds: signal × signal × signal → signal
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.interp_linear(x, y, xq, out_of_range='raise') (implementation को सीधे call करना हो तो import mathops; mathops.interp_linear(x, y, xq, out_of_range='raise'), registry से लेना हो तो opsmath.get("interp_linear"))
query *xq* पर (x, y) samples का piecewise-linear interpolation।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
*x* must be strictly increasing (fail-closed: an unsorted or duplicated grid raises rather than being silently reordered). *xq* is a scalar or a 1-D array; a scalar query returns a Python float, an array returns float64.
Out-of-range is an explicit choice, never silent: 'raise' (default) refuses any query outside [x[0], x[-1]] — a calibration table queried beyond its calibrated range is a wrong answer waiting to happen — while 'clamp' holds the boundary values (the honest flat extension; there is deliberately no silent linear extrapolation mode).
Exact on the nodes and exact for data that is genuinely piecewise linear.
HALCON: get_y_value_funct_1d interpolates function pairs the same way (see funct1d, which works HALCON's index-grid convention; this op takes an arbitrary strictly-increasing x grid).
mathops के सभी ops गणना से पहले input की जाँच करते हैं (कुछ भी चुपचाप पास नहीं होता):
• complex input से ValueError — float64 में ज़बरदस्ती बदलने पर imaginary part चुपचाप छूट जाता है (numpy केवल ComplexWarning देता है और "सही दिखने वाला पर गलत" real number लौटाता है)। .real/.imag/abs() स्पष्ट रूप से लिखें, या complex data संभालने वाले complexops का उपयोग करें।
• masked array (masked elements वाला) से ValueError — mask हटाकर नीचे के raw values इस्तेमाल करने वाला implicit conversion अस्वीकार है। भरना है या हटाना है, यह स्पष्ट रूप से बताएँ।
• हर input पर NaN/Inf से ValueError (गिनती बताकर अस्वीकार — क्योंकि यह पूरे परिणाम में फैल जाता है)।
• Shape सख़्त है: 1-D और 2-D को implicit रूप से promote या broadcast नहीं किया जाता (vector slot में matrix या matrix slot में vector देने पर ValueError; reshape स्पष्ट रूप से करें)।
• Size की सीमा: matrix लेने वाले ops और stat_histogram के bins, mathops.MAX_ELEMENTS (2^26 ≈ 6.7 करोड़ elements) से अधिक होने पर ValueError देते हैं।
• 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।
• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
• poc_thermal_radiometry — py -3.11 examples/poc_thermal_radiometry.py
signal को input के रूप में लेते हैं)mat_solve · mat_lstsq · stat_describe · stat_histogram · stat_zscore · interp_cubic · interp_scattered · poly_fit
interp_poly)interp_cubic · interp_scattered · poly_fit · poly_eval · poly_roots
*Provenance: mathops.py — MATH 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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