synapse_table_from_table — REPRCONV entry op

• データ種: table → synapse_table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.synapse_table_from_table(table, pre='pre', post='post', count=None) (実装を直接呼ぶなら import reprconv; reprconv.synapse_table_from_table(table, pre='pre', post='post', count=None)、台帳から引くなら opsreprconv.get("synapse_table_from_table"))

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

表 table(列名 → 配列)→ シナプス表 synapse_table (m, 3)。synapse_table 型の入口。

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。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py

型が繋がる次の op(synapse_table を入力に取れる)

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indices_to_positions · jones_state

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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