pairs_to_table — REPRCONV `pairs` op

• Datenarten: pairs → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.pairs_to_table(pairs) (die Implementierung direkt: import reprconv; reprconv.pairs_to_table(pairs); aus dem Register: opsreprconv.get("pairs_to_table"))

Verwendung

Paare (N,2) → eine zusammenfassende table. Einwegs.

x_uniform ist der Test "ist Spalte 0 äquidistant"; Paare, bei denen er False ist, verlieren beim Durchlauf durch pairs_to_signal stillschweigend x (siehe Docstring oben). Getestet wird über das Verhältnis von größter zu kleinster Differenz, Schwellwert 1e-9 (relativ).

Args:

pairs: (N, 2).

Returns:

dict(n / x_min / x_max / y_min / y_max /

y_mean / x_uniform / x_step (nur bei Äquidistanz) /

pearson_r (wenn N >= 2 und keine Spalte konstant ist)).

Raises:

ValueError: ungültige Form / nicht endlich.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`pairs`)

pairs_to_signal · pairs_to_image2d

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

pairs_to_table — REPRCONV pairs op