stats op• Data kinds: signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.stat_describe(x) (implementation को सीधे call करना हो तो import mathops; mathops.stat_describe(x), registry से लेना हो तो opsmath.get("stat_describe"))
1-D sample का five-number-plus summary, साधारण dict के रूप में।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Returns {"n", "mean", "std", "min", "max", "percentiles"} where percentiles is {"p5", "p25", "p50", "p75", "p95"} (linear interpolation between order statistics, numpy's default). std is the population standard deviation (ddof=0 — well-defined down to a single sample; multiply by sqrt(n/(n-1)) for the sample estimator, which is what stat_covariance uses, documented there).
The tails matter in metrology: mean/std of residuals say how good the fit is *on average*; p5/p95 say how bad the *outliers* are — report both, a fit can pass on RMS and fail on extremes.
HALCON: tuple_mean / tuple_deviation / tuple_min / tuple_max (the percentile row has no single HALCON tuple operator).
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।
• measurement_uncertainty — Measurement uncertainty और calibration — 'हम माप रहे हैं' कहने के लिए क्या चाहिए
• 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
table को input के रूप में लेते हैं)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
stats)stat_histogram · stat_covariance · stat_correlation · stat_zscore
*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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