degree op• Data kinds: matrix → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_degree_summary(adj) (implementation को सीधे call करना हो तो import graphinv; graphinv.graph_degree_summary(adj), registry से लेना हो तो opsgraph.get("graph_degree_summary"))
directed wiring matrix के degrees, density और reciprocity।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
adj is a square matrix; entry (i, j) > 0 means an edge i -> j. Self-loops are counted separately and excluded from the edge statistics. Returns a dict with n, edges, self_loops, the in_degree / out_degree arrays, density (edges / (n (n-1))), and reciprocal_pairs (unordered pairs wired in both directions).
The identity in_degree.sum() == out_degree.sum() == edges holds exactly for any directed graph and is checked before returning (fail-closed — if it ever broke, the matrix was not what the caller thought).
Raises ValueError: non-square / empty / non-finite / negative input, or a matrix over the node cap.
• 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।
• graphinv_three_phyla — py -3.11 examples/graphinv_three_phyla.py
• poc_connectome_lr_symmetry — py -3.11 examples/poc_connectome_lr_symmetry.py
table को input के रूप में लेते हैं)graph_edge_consensus · graph_core_persistence · tree_morphometry · tree_sholl · tree_run_length
degree)—
*Provenance: graphinv.py — GRAPH 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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