pairs_to_table — REPRCONV pairs op

• Data kinds: pairs → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.pairs_to_table(pairs) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.pairs_to_table(pairs), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("pairs_to_table"))

उपयोग

जोड़े (N,2) → सारांश table। एक-तरफ़ा।

x_uniform यह जाँच है कि "column 0 समान अंतराल पर है या नहीं"; जिन pairs के लिए यह False है, उन्हें pairs_to_signal से गुज़ारने पर x चुपचाप खो जाता है (ऊपर का docstring देखें)। जाँच सबसे बड़े और सबसे छोटे difference के अनुपात से होती है, threshold 1e-9 (relative) है।

Args:

pairs: (N, 2)।

Returns:

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

y_mean / x_uniform / x_step (केवल समान अंतराल पर) /

pearson_r (जब N >= 2 हो और दोनों column constant न हों))।

Raises:

ValueError: गलत shape / non-finite।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (pairs)

pairs_to_signal · pairs_to_image2d

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 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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