stats op• 資料種類:signal → pairs
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.stat_histogram(x, bins=10, range=None, density=False)(要直接呼叫實作,import mathops; mathops.stat_histogram(x, bins=10, range=None, density=False);從台帳取用則 opsmath.get("stat_histogram"))
• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.stat_histogram(...) 只回傳宣告的 out 型別 pairs 的值(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.stat_histogram.raw(...),或直接呼叫 mathops.stat_histogram。
一維樣本的直方圖,分箱方式明確給出。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
*bins* is a positive integer count of equal-width bins; *range* is an explicit (lo, hi) (finite, lo < hi) or None to span the data (values exactly at hi land in the last bin, numpy's convention; with an explicit *range*, values outside it are excluded from every bin — they simply do not count, which is why passing *range* explicitly is the honest choice when comparing histograms across datasets). With density=False (default) *counts* are occurrence frequencies (int64, summing to the number of in-range samples); with density=True they form a probability density (float64, integrating to 1 over the range). A *range* that excludes every sample raises ValueError under density=True (the density would be 0/0 — silent NaNs refused) while density=False honestly returns all-zero counts. *bins* is capped at MAX_ELEMENTS (the edge/count arrays are allocations too).
Returns (counts, edges) — edges has bins + 1 entries; bin *i* is [edges[i], edges[i+1]).
HALCON: tuple_histo_range (and gray_histo for whole images).
mathops 的每個運算子都先檢驗輸入再計算(不讓任何東西無聲通過):
• complex 輸入一律 ValueError —— 強制轉成 float64 會無聲丟掉虛部(numpy 只發一個 ComplexWarning,然後回傳一個「看似合理卻是錯的」實數)。請明確寫出 .real/.imag/abs(),或改用支援複數的 complexops。
• 含被遮罩元素的 masked array 一律 ValueError —— 拒絕「剝掉遮罩直接使用下面原值」的隱式轉換。請明確選擇填補還是丟棄。
• 所有輸入中的 NaN/Inf 一律 ValueError(明確給出個數後拒絕 —— 它會汙染整個結果)。
• 形狀嚴格:不對 1-D 與 2-D 做隱式提升或廣播(向量槽位收到矩陣、矩陣槽位收到向量都是 ValueError;請明確 reshape)。
• 尺寸上限:接受矩陣的運算子與 stat_histogram 的 bins,超過 mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 萬個元素)即 ValueError。
• measurement_uncertainty — 量測不確定度與校正知識 —— 為了能主張「量得準」
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
• poc_thermal_radiometry — py -3.11 examples/poc_thermal_radiometry.py
pairs 作為輸入)neighbour_index_gaps · curve_locality
stats)stat_describe · stat_covariance · stat_correlation · stat_zscore
*Provenance: mathops.py — MATH 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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