stat_histogram — MATH `stats` op

• 데이터 종류: signal → pairs

• 호출: import mathops; mathops.stat_histogram(x, bins=10, range=None, density=False)(또는 opsmath.get("stat_histogram"))

사용법

1-D 표본의 히스토그램. 구간 나누기를 명시합니다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

*bins* is a positive integer count of equal-width bins; *range* is an

explicit `(lo, hi) (finite, lo < hi) or None` to span the data

(values exactly at `hi` land in the last bin, numpy's convention; with an

explicit *range*, values outside it are excluded from every bin — they

simply do not count, which is why passing *range* explicitly is the honest

choice when comparing histograms across datasets). With `density=False`

(default) *counts* are occurrence frequencies (int64, summing to the

number of in-range samples); with `density=True` they form a

probability density (float64, integrating to 1 over the range).

A *range* that excludes every sample raises `ValueError` under

`density=True` (the density would be 0/0 — silent NaNs refused) while

`density=False` honestly returns all-zero counts. *bins* is capped at

`MAX_ELEMENTS` (the edge/count arrays are allocations too).

Returns `(counts, edges) — edges has bins + 1` entries;

bin *i* is `[edges[i], edges[i+1])`.

HALCON: `tuple_histo_range (and gray_histo` for whole images).

패밀리 공통 입력 계약(fail-closed)

mathops 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):

• **complex 입력은 ValueError** —— float64 로의 강제 변환은 허수부를 조용히 버립니다(numpy 는 ComplexWarning 만 내고 「그럴듯하게 틀린」 실수를 돌려줍니다). .real/.imag/abs() 를 명시하거나 복소수를 다루는 complexops 를 쓰세요.

• **masked 요소가 있는 masked array 는 ValueError** —— 마스크를 벗겨 아래 원값을 쓰는 암묵 변환을 거부합니다. 채울지 버릴지를 명시하세요.

• **NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError**(개수를 명시하고 거부 —— 결과 전체로 전파되므로).

• 형상은 엄격: 1-D 와 2-D 를 암묵적으로 승격·브로드캐스트하지 않습니다(vector 슬롯에 matrix, matrix 슬롯에 vector 는 ValueError. reshape 를 명시하세요).

• 크기 상한: 행렬을 받는 연산자와 stat_histogram 의 bins 는 mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 만 요소)를 넘으면 ValueError.

자세한 사용 가이드

• math_metrology 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`pairs` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`stats`)

stat_describe · stat_covariance · stat_correlation · stat_zscore

*Provenance: mathops.py — MATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

stat_histogram — MATH stats op

사용법