graph_activity_spread — CONNGRAPH `activity` op

• 資料種類:matrix × points × labels → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_activity_spread(X: 'Any', P: 'Any', source: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'dict[str, np.ndarray]'(要直接呼叫實作,import conngraph; conngraph.graph_activity_spread(X: 'Any', P: 'Any', source: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'dict[str, np.ndarray]';從台帳取用則 opsconngraph.get("graph_activity_spread"))

用法

活動擴散範圍的時間序列表：欄 step / mean_distance / active_fraction / source_fraction。

X = (T, n) 的狀態序列,P = (n, 3) 的座標,source = 受刺激節點的指示向量(長度 n 的整數,非零 = 刺激。至少 1 個)。mean_distance[t] = Σ|x_i(t)| ‖P_i − c‖ / Σ|x_i(t)|(c = 受刺激節點的質心,以 |x| 加權的活動平均距離,單位與 P 相同。活動全零的步為 0)。active_fraction[t] = 滿足 |x_i(t)| ≥ 全體最大 × thresh 的節點比例。source_fraction[t] = 活動中位於受刺激節點的份額 Σ_source |x| / Σ|x|(全零則為 0)。

詳細使用指南

• conngraph 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_malecns_activity_wave — py -3.11 examples/poc_malecns_activity_wave.py

• poc_microns_brain_wave — py -3.11 examples/poc_microns_brain_wave.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

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同類別(`activity`)

graph_activation_latency · points_activity_video

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

graph_activity_spread — CONNGRAPH activity op

用法