synapse_table_from_table — REPRCONV entry op

• 데이터 종류: table → synapse_table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.synapse_table_from_table(table, pre='pre', post='post', count=None)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.synapse_table_from_table(table, pre='pre', post='post', count=None), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("synapse_table_from_table"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

표 table (열 이름 → 배열) → 시냅스 표 synapse_table (m, 3). synapse_table 형의 입구.

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

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。

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)

• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(synapse_table 를 입력으로 받는 것)

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같은 카테고리(entry)

indices_to_positions · jones_state

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

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