NeuronVisio

NeuronVisio соединяется с NEURON используя новый интерфейс Python нейрона.
Установка
Чтобы установить NeuronVisio необходимо удовлетворить следующие зависимости
& NBSP; * PyGTK
& NBSP; * визуальный
& NBSP; * Matplotlib
Easy Install
Самый простой способ получить neuronvisio, если у вас установлен Setuptools:
easy_install neuronvisio
Без Setuptools, это все еще довольно легко. Скачать файл neuronvisio.tgz от Cheeseshop странице neuronvisio, в распакуйте его и запустите:
питон setup.py установить
Документация
Документация в папке док или в режиме онлайн.
Быстрый старт
Этот код просто чтобы дать представление в том, как использовать модуль nrnvisio:
1. Запустите IPython консоль с переключателем pylab .:
& NBSP; IPython -pylab # Если вы не используете переключатель, вы не увидите никаких граф.
2. Импорт модуля:
& NBSP; от neuronvisio.controls импортировать управления
и NBSP; управляет =) управления (
Когда nrnvisio запускается нить запускается. В этой теме все процесс nrnvisio произойдет, не блокируя консоль.
Как быстро Например, следующий код:
& NBSP; 1. Создает один раздел под названием сома
& NBSP; 2. Вставьте канал Hodgkey-Хаксли и пассивный проводимость
& NBSP; 3. Вставьте alphaSynapse, чтобы обеспечить Стимул.
Быстрый пример может быть следующим ::
от импортных nrnvisio.controls управления
управляет = управления () # Запуск GUI
от импорта нейрон ч # Получение HocInterpreter
сома = h.Section () # Создание раздел
soma.insert ('чч') # Установка канала HH
soma.insert ("па") # вставка пассивного проводимость
син = h.AlphaSynapse (0,5 сек = сома) # синаптической вход
syn.onset = 0,5 #, когда огонь
syn.gmax = 0,05 # проводимость синапса
syn.e = 0 # обратный потенциал
Более примером в пример каталога показывают, как использовать Neuronvisio с более сложной модели

Особенности :.

• 3D визуализация модели с возможностью изменить его время выполнения
• Создание векторов для записи переменные, присутствующие в разделе
• Интеграция Pylab построить непосредственно результат моделирования
• Разведка в timecourse любой переменной среди времени, используя цветовую шкалу закодированный
• графический интерфейс работает в своем собственном потоке, так что можно использовать консоль (настоятельно советуем IPython)

Требования

• Python