क्या कठोर और तेज नियम हैं जिनके बारे में प्रक्षेप तरीके प्रत्येक प्रकार के रेखापुंज डेटा के अनुकूल हैं?
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आप क्या प्रक्षेप कर रहे हैं? क्या लक्ष्य केवल कल्पना करना या वास्तव में किसी प्रकार के वितरण को मापना है? हालांकि आपकी आशाओं को पूरा करने के लिए नहीं, उनके व्यावहारिक रूप से कठोर या तेज़ नियम नहीं हैं।
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एंडी डब्ल्यू
@ नोट: क्या आप सुनिश्चित हैं कि आप "रेखापुंज" डेटा को इंगित करना चाहते हैं? आपके द्वारा स्वीकार किए गए उत्तर केवल वेक्टर (समयनिष्ठ और रेखा) डेटा को प्रक्षेप करने के तरीकों को संदर्भित करता है ।
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whuber
प्रश्न का शीर्षक थोड़ा अस्पष्ट है। प्रक्षेप और निरूपण शब्द का अर्थ दो अलग-अलग चीजों से है। प्रक्षेप करने के लिए असतत डेटा बिंदुओं (रेखापुंज या वेक्टर) का एक नमूना लेना है और उससे एक सतत सतह की गणना करना है। रेज़मैपलिंग अंक का एक समूह (फिर से, रेखापुंज या वेक्टर) ले रहा है, उन्हें किसी प्रकार के एल्गोरिथ्म को लागू कर रहा है, और अंकों का एक नया सेट तैयार कर रहा है। इसलिए, मेरा मानना है कि प्रक्षेप को एक प्रकार के पुनरुत्पादन के रूप में देखा जा सकता है।
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डॉन मेल्टज़
Imho शीर्षक गलत है। "रिस्टैम्पिंग रैस्टर डेटा" मुझे लगता है कि आपके पास एक रैस्टर है और इससे एक नया बड़ा / छोटा रैस्टर तैयार करना चाहते हैं। यदि आप वेक्टर बिंदुओं को इंटरप्लेट करके एक रेखापुंज का उत्पादन करना चाहते हैं "रेज़ामापलिंग" गलत शब्द है।
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UnderDark
@ninesided - चूंकि आपने मेरी प्रतिक्रिया को आपके प्रश्न के उत्तर के रूप में चुना है, इसलिए मुझे लगता है कि आप एक निरंतर रेखीय सतह पर असतत बिंदुओं के एक सेट को प्रक्षेपित करना चाह रहे थे। शब्द रैंप को कुछ एल्गोरिथ्म के आधार पर, एक रेखापुंज के दूसरे में रूपांतरण के रूप में सबसे अधिक व्याख्या की जाती है। मुझे नहीं लगता कि आप शब्द का उपयोग करने के लिए गलत हैं क्योंकि मेरा मानना है कि प्रक्षेप रेज़म्पलिंग का एक रूप है। यह सिर्फ इतना है कि ज्यादातर इसे इस तरह से नहीं देखते हैं। मैं इस क्षेत्र में विशेषज्ञ होने का दावा नहीं करता, इसलिए मेरी धारणा में सुधार का स्वागत है।
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डॉन मेल्ट्ज