function op• Data kinds: signal × signal → signal
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.compose_funct_1d(y1, y2) (implementation को सीधे call करना हो तो import funct1d; funct1d.compose_funct_1d(y1, y2), registry से लेना हो तो ops1d.get("compose_funct_1d"))
composition y1(y2): *y2* के मान *y1* में position के रूप में उपयोग होते हैं (HALCON compose_funct_1d)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Each y2[i] is rounded to the nearest integer and clamped into [0, len(y1) - 1], then out[i] = y1[that index]. Nearest-neighbour lookup, no interpolation.
Domain policy (documented difference from HALCON, which errors when the range of *y2* leaves the domain of *y1*): out-of-domain positions are clamped to the first / last sample of *y1*, never extrapolated. If you need the strict check, compare y_range_funct_1d(y2) against x_range_funct_1d(y1) before composing.
:param y1: outer function, at least 1 sample. :param y2: inner function supplying positions (may be empty). :returns: float64 array with the length of *y2*. :raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, or empty *y1*.
• 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।
• (अभी कुछ नहीं)
signal को input के रूप में लेते हैं)create_funct_1d_array · create_funct_1d_pairs · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · derivate_funct_1d · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d
function)create_funct_1d_array · create_funct_1d_pairs · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · derivate_funct_1d · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d
*Provenance: funct1d.py — ONED 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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