NeuronVisio

NeuronVisio 새로운 파이썬 신경 인터페이스를 사용하여 NEURON로 연결합니다.
설치 :
NeuronVisio를 설치하려면 다음과 같은 종속 관계를 만족해야
& NBSP; * pygtk
& NBSP; * 시각
& NBSP; *하기 matplotlib
쉬운 설치
당신이 setuptools에 설치 한 경우 neuronvisio를 얻을 수있는 가장 쉬운 방법은 다음과 같습니다
easy_install을 neuronvisio
setuptools에 없다면, 그것은 여전히​​ 매우 간단합니다. 그것과 실행 압축을 해제합니다 neuronvisio의 Cheeseshop 페이지에서 neuronvisio.tgz 파일을 다운로드 :
파이썬 setup.py 설치
설명서
문서는 문서 폴더 또는 온라인에서 사용할 수 있습니다.
빠른 시작
이 코드는 nrnvisio 모듈을 사용하는 방법에 대한 아이디어를 제공하기 위해 단지이다 :
1. 화재 최대 pylab 스위치 ipython 콘솔 :
& NBSP; 스위치를 사용하지 않는 경우 ipython -pylab # 당신은 어떤 그래프를 볼 수 없습니다.
2. 모듈을 가져옵니다
& NBSP; neuronvisio.controls은 컨트롤을 가져에서
& NBSP; 컨트롤 = 컨트롤 ()
nrnvisio가 시작되면 스레드는 시작된다. 이 글의 nrnvisio의 모든 프로세스는 콘솔을 차단하지 않고 발생합니다.
빠른 예를 들어 다음 코드로 :
& NBSP; 1. 소마라는 단일 섹션을 만듭니다
& NBSP; 2. Hodgkey - 헉슬리 채널과 수동 전도를 삽입
& NBSP; 3. STIMUL을 제공하는 alphaSynapse를 삽입합니다.
빠른 예는 다음 일 수있다 :
nrnvisio.controls 가져 오기 컨트롤에서
컨트롤 = 컨트롤 () # GUI 시작
신경 수입 H 번호에서 HocInterpreter 얻기
소마 = ​​h.Section () #이 섹션 만들기
soma.insert ( 'HH') # HH 채널을 삽입
수동적 인 전도를 삽입 soma.insert ( 'PAS') #
가 SYN = h.AlphaSynapse (0.5 초 = 소마) # 시냅스 입력
syn.onset = 0.5 # 할 때 발생하는
시냅스의 syn.gmax = 0.05 # 전도도
syn.e = 0 # 반전 가능성
더 복잡한 모델과 Neuronvisio을 사용하는 방법을 예제 디렉토리 쇼에 더 많은 예를

이 특징 :.

이 가능성 모델의 3D 시각화가 런타임으로 변경
벡터의 창조는 섹션에 존재하는 모든 변수를 기록하는
직접 시뮬레이션의 결과를 플롯 할 Pylab 통합
색상 코드 스케일을 사용하여 시간 사이에 어떤 변수의 timecourse의 탐험
이 콘솔 (강하게 제안 ipython)를 사용하는 것이 가능하도록 GUI 자체에서 실행 스레드

이 요구 사항 :

이 파이썬