entry op• Data kinds: table → synapse_table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.synapse_table_from_table(table, pre='pre', post='post', count=None) (to call the implementation directly, import reprconv; reprconv.synapse_table_from_table(table, pre='pre', post='post', count=None); from the registry, opsreprconv.get("synapse_table_from_table"))
• GPU: none (CPU reference implementation only)
A table table (column name → array) → a synapse table synapse_table (m, 3). The entry into synapse_table.
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コネクトームの公開データは CSV(table_read_csv で table になる)で来るので、その 3 列を (pre_id, post_id, count) の m×3 に詰め直す。count を省くと 1 (シナプス 1 個 = 1 行の表)。synapse_table を points と分けてある理由(形が同じ (N,3) で、点群を渡すと座標が id として読まれる)を守るため、id が 0 以上の整数であることをここで確かめる(graph_from_synapses と同じ規約)。
table は 2 つの形を受ける: 列名 → 配列の dict そのものと、table_read_csv の返り {"columns": {列名: 配列}, "units": ..., "meta": ...}(列は columns から読む)。
Args:
table: 列名 → 1-D 配列の dict、または table_read_csv の返り。
pre, post: 前・後ニューロン id の列名。
count: シナプス数の列名(None で全行 1)。
Returns:
(m, 3) float64。
Raises:
ValueError: dict でない / 列が無い / 長さがそろわない / id が 0 以上の整数でない /
count が負か非有限 / 空。
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py
synapse_table as input)—
entry)indices_to_positions · jones_state
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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