graph_activity_spread — CONNGRAPH `activity` op

• 数据种类:matrix × points × labels → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_activity_spread(X: 'Any', P: 'Any', source: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'dict[str, np.ndarray]'(要直接调用实现,import conngraph; conngraph.graph_activity_spread(X: 'Any', P: 'Any', source: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'dict[str, np.ndarray]';从台账取用则 opsconngraph.get("graph_activity_spread"))

用法

活动扩散范围的时间序列表：列 step / mean_distance / active_fraction / source_fraction。

X = (T, n) 的状态序列,P = (n, 3) 的坐标,source = 受刺激节点的指示向量(长度 n 的整数,非零 = 刺激。至少 1 个)。mean_distance[t] = Σ|x_i(t)| ‖P_i − c‖ / Σ|x_i(t)|(c = 受刺激节点的质心,以 |x| 加权的活动平均距离,单位与 P 相同。活动全零的步为 0)。active_fraction[t] = 满足 |x_i(t)| ≥ 全体最大 × thresh 的节点比例。source_fraction[t] = 活动中位于受刺激节点的份额 Σ_source |x| / Σ|x|(全零则为 0)。

详细使用指南

• conngraph 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• 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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

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同类别(`activity`)

graph_activation_latency · points_activity_video

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

graph_activity_spread — CONNGRAPH activity op

用法