graph_layout_spectral — CONNGRAPH view op

• Data kinds: conn_graph → points

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_layout_spectral(W: 'Any', dim: 'int' = 2, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import conngraph; conngraph.graph_layout_spectral(W: 'Any', dim: 'int' = 2, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsconngraph.get("graph_layout_spectral"))

उपयोग

spectral layout: दिशा हटाए गए Laplacian के Fiedler vector (2..dim+1 वें eigenvector) को coordinate बनाकर point cloud (n, 3), हर axis [0, 1]।

dim 2 या 3 है (2 पर z = 0)। हर connected component को पहले layout करके फिर grid पर रखा जाता है -- disconnected graph में zero eigenspace degenerate होता है और Fiedler vector components को अलग करे यह ज़रूरी नहीं, इसलिए components को explicitly अलग किया जाता है (component के अंदर box का 0.3 गुना, components के बीच 1 का अंतर)।

उपयोग की विस्तृत guide

• conngraph family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• (अभी कुछ नहीं)

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (points को input के रूप में लेते हैं)

graph_edges_as_lines · graph_activity_spread · points_activity_video

इसी category के (view)

graph_edges_as_lines · graph_adjacency_image

*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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