states_layer_dimension — CONNGRAPH `dimension` op

• 資料種類:matrix × labels → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]'(要直接呼叫實作,import conngraph; conngraph.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]';從台帳取用則 opsconngraph.get("states_layer_dimension"))

用法

每層有效維度的表：欄 layer / n / participation_ratio / ratio(= PR / n)。

X = graph_layer_propagate 回傳的 (N, n),labels = 節點的層 id。用 1 個公式讀出在「腦 → 頸 → 腹髓 → 肌肉」中維度在哪裡下降(動作的量化)。

詳細使用指南

• conngraph 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

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同類別(`dimension`)

graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_participation_ratio

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

states_layer_dimension — CONNGRAPH dimension op

用法