stats op• データ種: signal → signal
• 呼び出し: import mathops; mathops.stat_zscore(x) (または opsmath.get("stat_zscore"))
Standardise a 1-D sample: `(x - mean) / std (population ddof=0`).
The result has mean 0 and standard deviation 1 — the common currency for
comparing residuals across scales and flagging outliers (`|z| > 3`).
**A constant input raises `ValueError`** — the decision, stated: with
zero variance the z-score is 0/0. Returning silent zeros would claim "every
point is perfectly average", which is *a* convention but hides upstream
breakage (a sensor stuck at one value would sail through an outlier gate).
Fail-closed instead; a caller who wants the all-zeros convention can catch
this and substitute deliberately.
HALCON: no direct tuple operator (compose `tuple_mean` +
`tuple_deviation` + arithmetic).
mathops の全 op は入力を検証してから計算する(黙って通さない):
• **complex 入力は ValueError** — float64 への強制変換は虚部を黙って捨てる(numpy は ComplexWarning だけ出して「もっともらしく間違った」実数を返す)。.real/.imag/abs() を明示するか、複素対応の complexops を使う。
• **masked array(masked 要素あり)は ValueError** — マスクを剥がして下の生値を使う暗黙変換を拒否。埋める/落とすを明示する。
• **NaN/Inf は全入力で ValueError**(件数を明示して拒否 — 結果全体に伝播するため)。
• 形状は厳格: 1-D と 2-D を暗黙昇格・ブロードキャストしない(vector 枠に matrix、matrix 枠に vector は ValueError。reshape を明示する)。
• サイズ上限: 行列を取る op と stat_histogram の bins は mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 万要素)超で ValueError。
• 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
• 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。
• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
signal を入力に取れる)mat_solve · mat_lstsq · stat_describe · stat_histogram · interp_linear · interp_cubic · poly_fit · poly_eval
stats)stat_describe · stat_histogram · stat_covariance · stat_correlation
*Provenance: mathops.py — MATH 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)。*
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