interp_poly op• 数据种类:signal × signal × signal → signal
• 调用:import mathops; mathops.interp_linear(x, y, xq, out_of_range='raise')(或 opsmath.get("interp_linear"))
对 `(x, y)` 样本在查询点 *xq* 处做分段线性插值。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
*x* must be strictly increasing (fail-closed: an unsorted or duplicated
grid raises rather than being silently reordered). *xq* is a scalar or a
1-D array; a scalar query returns a Python float, an array returns float64.
Out-of-range is an explicit choice, never silent: `'raise'` (default)
refuses any query outside `[x[0], x[-1]]` — a calibration table queried
beyond its calibrated range is a wrong answer waiting to happen — while
`'clamp'` holds the boundary values (the honest flat extension; there is
deliberately no silent linear extrapolation mode).
Exact on the nodes and exact for data that is genuinely piecewise linear.
HALCON: `get_y_value_funct_1d` interpolates function pairs the same way
(see :mod:funct1d, which works HALCON's index-grid convention; this op
takes an arbitrary strictly-increasing x grid).
mathops 的每个算子都先校验输入再计算(不让任何东西无声通过):
• **complex 输入一律 ValueError** —— 强制转成 float64 会无声丢掉虚部(numpy 只发一个 ComplexWarning,然后返回一个「看着合理却是错的」实数)。请显式写出 .real/.imag/abs(),或改用支持复数的 complexops。
• **含被掩元素的 masked array 一律 ValueError** —— 拒绝「剥掉掩码直接使用下面原值」的隐式转换。请显式选择填充还是丢弃。
• **所有输入中的 NaN/Inf 一律 ValueError**(明确给出个数后拒绝 —— 它会污染整个结果)。
• 形状严格:不对 1-D 与 2-D 做隐式提升或广播(向量槽位收到矩阵、矩阵槽位收到向量都是 ValueError;请显式 reshape)。
• 尺寸上限:接受矩阵的算子与 stat_histogram 的 bins,超过 mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 万个元素)即 ValueError。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
signal 作为输入)mat_solve · mat_lstsq · stat_describe · stat_histogram · stat_zscore · interp_cubic · poly_fit · poly_eval
interp_poly)interp_cubic · poly_fit · poly_eval · poly_roots
*Provenance: mathops.py — MATH 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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