graph_degree_summary — GRAPH degree op

• 데이터 종류: matrix → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_degree_summary(adj)(구현을 직접 호출하려면 import graphinv; graphinv.graph_degree_summary(adj), 원장에서 가져오려면 opsgraph.get("graph_degree_summary"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

Degrees, density and reciprocity of a directed wiring matrix.

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.

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)

• graphinv_three_phyla — py -3.11 examples/graphinv_three_phyla.py

• poc_connectome_lr_symmetry — py -3.11 examples/poc_connectome_lr_symmetry.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

graph_edge_consensus · graph_core_persistence · tree_morphometry · tree_sholl · tree_run_length

같은 카테고리(degree)

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

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