egutierrez
988e901066
Añade campos params y output al frontmatter YAML de las 506 funciones del registry. Cada parámetro tiene descripción semántica (qué representa, unidades, rango típico) y cada función describe qué produce su output. Permite a agentes razonar sobre cadenas de composición (ej: prices → log_return → sharpe_ratio) sin leer código.
1.0 KiB
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name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path
| name | kind | lang | domain | version | purity | signature | description | tags | uses_functions | uses_types | returns | returns_optional | error_type | imports | params | output | tested | tests | test_file_path | file_path | ||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| pearson | function | py | datascience | 1.0.0 | pure | def pearson(xs: list, ys: list) -> float | Calcula el coeficiente de correlacion de Pearson entre dos listas de floats. |
|
false |
|
|
coeficiente de correlacion de Pearson en rango [-1, 1]. 1.0=correlacion perfecta positiva, -1.0=negativa, 0.0=sin correlacion | false | python/functions/datascience/datascience.py |
Ejemplo
r = pearson([1, 2, 3], [2, 4, 6])
# r = 1.0
Notas
Usa solo math stdlib. No requiere numpy. Retorna 0.0 si las listas tienen longitud diferente, estan vacias, o la desviacion es cero.