doe_encode — MULTIVAR `coding` op

• データ種: matrix → design

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.doe_encode(natural=None, factors=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import doe; doe.doe_encode(natural=None, factors=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsmultivar.get("doe_encode"))

使い方

Natural-unit settings (n, k) -> design with coded values (−1..+1 = lo..hi).

Use it to bring runs that were *not* planned here (a historical log, a hand-made plan) into the same coded frame the analysis ops read. factors gives the ranges (and per-factor "log" scale: coded = position of log10(x) between log10(lo) and log10(hi)). Values outside lo..hi are kept (coded beyond ±1) and named in meta['outside_range'].

詳しい使い方ガイド

• design_of_experiments ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• multivar_inspection_tour — py -3.11 examples/multivar_inspection_tour.py

型が繋がる次の op(`design` を入力に取れる)

doe_decode · rsm_fit · doe_main_effects · sens_morris · sens_sobol

同カテゴリ(`coding`)

doe_decode

*Provenance: doe.py — MULTIVAR operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

doe_encode — MULTIVAR coding op

使い方