entry op• Datenarten: table → synapse_table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.synapse_table_from_table(table, pre='pre', post='post', count=None) (die Implementierung direkt: import reprconv; reprconv.synapse_table_from_table(table, pre='pre', post='post', count=None); aus dem Register: opsreprconv.get("synapse_table_from_table"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Eine Tabelle table (Spaltenname → Array) → eine Synapsentabelle synapse_table (m, 3). Der Eingang zu synapse_table.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
コネクトームの公開データは CSV(table_read_csv で table になる)で来るので、その 3 列を (pre_id, post_id, count) の m×3 に詰め直す。count を省くと 1 (シナプス 1 個 = 1 行の表)。synapse_table を points と分けてある理由(形が同じ (N,3) で、点群を渡すと座標が id として読まれる)を守るため、id が 0 以上の整数であることをここで確かめる(graph_from_synapses と同じ規約)。
table は 2 つの形を受ける: 列名 → 配列の dict そのものと、table_read_csv の返り {"columns": {列名: 配列}, "units": ..., "meta": ...}(列は columns から読む)。
Args:
table: 列名 → 1-D 配列の dict、または table_read_csv の返り。
pre, post: 前・後ニューロン id の列名。
count: シナプス数の列名(None で全行 1)。
Returns:
(m, 3) float64。
Raises:
ValueError: dict でない / 列が無い / 長さがそろわない / id が 0 以上の整数でない /
count が負か非有限 / 空。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py
synapse_table als Eingabe)—
entry)indices_to_positions · jones_state
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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