construct op• Data kinds: synapse_table → conn_graph
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_from_synapses(syn: 'Any', n: 'int | None' = None, sign: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import conngraph; conngraph.graph_from_synapses(syn: 'Any', n: 'int | None' = None, sign: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsconngraph.get("graph_from_synapses"))
synapse table (m, 3) = (pre_id, post_id, count) को n×n weighted directed adjacency matrix में बदलता है।
W[pre, post] += count * sign। एक ही (pre, post) वाली rows जोड़ दी जाती हैं। n छोड़ने पर max(id) + 1। id 0 से शुरू होने वाले integer values हैं (float के रूप में रखे जा सकते हैं), range के बाहर, non-integer और negative id को reject किया जाता है। sign वह coefficient है जिससे inhibitory synapses को negative के रूप में डाला जा सके (count को खुद बिना sign वाली मात्रा माना जाता है)।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_fly_optomotor_steering — py -3.11 examples/poc_fly_optomotor_steering.py
• poc_microns_brain_wave — py -3.11 examples/poc_microns_brain_wave.py
conn_graph को input के रूप में लेते हैं)graph_degree_preserving_shuffle · graph_binarize · graph_degree_table · graph_clustering_coefficient · graph_betweenness · graph_laplacian_spectrum · graph_spectral_radius · graph_components
construct)graph_degree_preserving_shuffle · graph_binarize
*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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