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) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.synapse_table_from_table(table, pre='pre', post='post', count=None), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("synapse_table_from_table"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
table table (column name → array) → synapse table synapse_table (m, 3)। synapse_table प्रकार का प्रवेश।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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 (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py
synapse_table को input के रूप में लेते हैं)—
entry)indices_to_positions · jones_state
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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