stats op• 数据种类:signal → signal
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.stat_zscore(x)(要直接调用实现,import mathops; mathops.stat_zscore(x);从台账取用则 opsmath.get("stat_zscore"))
标准化一维样本:(x - mean) / std(总体 ddof=0)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
The result has mean 0 and standard deviation 1 — the common currency for comparing residuals across scales and flagging outliers (|z| > 3).
A constant input raises ValueError — the decision, stated: with zero variance the z-score is 0/0. Returning silent zeros would claim "every point is perfectly average", which is *a* convention but hides upstream breakage (a sensor stuck at one value would sail through an outlier gate). Fail-closed instead; a caller who wants the all-zeros convention can catch this and substitute deliberately.
HALCON: no direct tuple operator (compose tuple_mean + tuple_deviation + arithmetic).
mathops 的每个算子都先校验输入再计算(不让任何东西无声通过):
• complex 输入一律 ValueError —— 强制转成 float64 会无声丢掉虚部(numpy 只发一个 ComplexWarning,然后返回一个「看着合理却是错的」实数)。请显式写出 .real/.imag/abs(),或改用支持复数的 complexops。
• 含被掩元素的 masked array 一律 ValueError —— 拒绝「剥掉掩码直接使用下面原值」的隐式转换。请显式选择填充还是丢弃。
• 所有输入中的 NaN/Inf 一律 ValueError(明确给出个数后拒绝 —— 它会污染整个结果)。
• 形状严格:不对 1-D 与 2-D 做隐式提升或广播(向量槽位收到矩阵、矩阵槽位收到向量都是 ValueError;请显式 reshape)。
• 尺寸上限:接受矩阵的算子与 stat_histogram 的 bins,超过 mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 万个元素)即 ValueError。
• measurement_uncertainty — 测量不确定度与校准知识 —— 为了能主张“测得准”
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
signal 作为输入)mat_solve · mat_lstsq · stat_describe · stat_histogram · interp_linear · interp_cubic · interp_scattered · poly_fit
stats)stat_describe · stat_histogram · stat_covariance · stat_correlation
*Provenance: mathops.py — MATH 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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