graph_degree_summary — GRAPH `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"))

उपयोग

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.

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते 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

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

graph_edge_consensus · graph_core_persistence · tree_morphometry · tree_sholl · tree_run_length

इसी category के (`degree`)

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*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)।*

graph_degree_summary — GRAPH degree op