graph_degree_summary — GRAPH degree op

• データ種: matrix → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_degree_summary(adj) (実装を直接呼ぶなら import graphinv; graphinv.graph_degree_summary(adj)、台帳から引くなら opsgraph.get("graph_degree_summary"))

使い方

有向配線行列の次数・密度・相互辺(Σ入 = Σ出 = |E| が厳密)。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

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.

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• graphinv_three_phyla — py -3.11 examples/graphinv_three_phyla.py

• poc_connectome_lr_symmetry — py -3.11 examples/poc_connectome_lr_symmetry.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

graph_edge_consensus · graph_core_persistence · tree_morphometry · tree_sholl · tree_run_length

同カテゴリ(degree)

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*Provenance: graphinv.py — GRAPH operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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