graph_edges_as_lines — CONNGRAPH view op

• 데이터 종류: conn_graph × points → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_edges_as_lines(W: 'Any', P: 'Any', thresh: 'float' = 0.0) -> 'dict[str, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.graph_edges_as_lines(W: 'Any', P: 'Any', thresh: 'float' = 0.0) -> 'dict[str, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("graph_edges_as_lines"))

사용법

에지를 선분 표로 만든다(Studio에서 점군에 겹치는 출구): 열 pre / post / x0 y0 z0 / x1 y1 z1 / weight.

P 는 graph_layout_spectral 의 (n, 3)(또는 (n, 2), z = 0 을 더한다). |W| > thresh 인 변만, 대각(자기 결합)은 길이 0 이므로 내보내지 않는다.

자세한 사용 가이드

• conngraph 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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같은 카테고리(view)

graph_layout_spectral · graph_adjacency_image

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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