model op• Data kinds: shapemodel → signal
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_explained_variance(model) (implementation को सीधे call करना हो तो import shapestats; shapestats.shape_explained_variance(model), registry से लेना हो तो opsshapestat.get("shape_explained_variance"))
हर principal component का explained variance अनुपात (योग 1)। → (k,)।
सूत्र: variance / total_variance। हर (denominator) model["total_variance"] है (shape_pca द्वारा सभी singular values से निकाला गया कुल variance), न हो तो variance.sum()।
• model: shape_pca की return value। ज़रूरी key न हो तो ValueError।
• return value: (k,) float64, हर element [0, 1] में। shape_pca(n_components=0) (सभी components) में योग 1 है। n_components से काटे गए model में योग 1 से कम होता है (काटे गए components जितना कम) -- "ऊपर के k components कितना समझाते हैं" पढ़ने के लिए वही असल में सही है।
• कुल variance 0 हो (सभी individuals का shape एक जैसा) तो सभी elements 0 लौटाता है (0 से भाग नहीं करता)।
shape_pca का variance sample variance है (K-1 से भाग), इसलिए individuals कम होने पर eigenvalues का निरपेक्ष मान फूल जाता है, पर अनुपात होने के कारण यह मात्रा कम प्रभावित होती है। cumulative sum (cumsum) से तय करें कि "99 % के लिए कितने components चाहिए", और उसे shape_mahalanobis के cumulative या shape_synthesize के n_modes को दें।
• shape_statistics family guide
• 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।
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
signal को input के रूप में लेते हैं)model)shape_pca · shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_synthesize
*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT 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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