graph_degree_table — CONNGRAPH `stats` op

• Datenarten: conn_graph → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_degree_table(W: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.graph_degree_table(W: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]'; aus dem Register: opsconngraph.get("graph_degree_table"))

Verwendung

Tabelle je Knoten mit in_degree / out_degree (binär) und in_strength / out_strength (Summe der Gewichte).

Der Grad ist die Anzahl der Einträge mit W != 0 (ohne Diagonale), strength ist die Summe der Gewichte (ohne Diagonale). Rückgabe ist ein dict Spaltenname → Array der Länge n (das table dieses Repos).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie conngraph

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_larval_connectome_reservoir — py -3.11 examples/poc_larval_connectome_reservoir.py

• poc_theorems_as_pictures — py -3.11 examples/poc_theorems_as_pictures.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`stats`)

graph_clustering_coefficient · graph_betweenness · graph_laplacian_spectrum · graph_spectral_radius · graph_components · graph_modularity · graph_rich_club · graph_motif_count

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

graph_degree_table — CONNGRAPH stats op