view op• Datenarten: conn_graph → image2d
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_adjacency_image(W: 'Any', order: 'str' = 'none', log: 'bool' = True) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.graph_adjacency_image(W: 'Any', order: 'str' = 'none', log: 'bool' = True) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsconngraph.get("graph_adjacency_image"))
Wandelt die Adjazenzmatrix in ein Bild (n, n) in [0, 1] um. order = none / degree (absteigender Gesamtgrad) / component (Komponentenreihenfolge).
Der Wert ist |W| (bei log zuvor log1p) geteilt durch sein Maximum. Ist alles null, ein Bild aus lauter Nullen.
• Leitfaden zur Familie conngraph
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• (noch keine)
image2d als Eingabe)—
view)graph_layout_spectral · graph_edges_as_lines
*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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