NeuronVisio

软件截图:
NeuronVisio
软件详细信息:
版本: 0.8.6
上传日期: 20 Feb 15
许可: 免费
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NeuronVisio连接使用新的神经元的Python接口神经元。
安装:
要安装NeuronVisio需要满足以下的依赖
  * PyGTK的
  *视觉
  * matplotlib
简易安装
获得neuronvisio最简单的方法是,如果你已经安装了setuptools的:
easy_install的neuronvisio
没有setuptools的,它仍然是很容易的。从neuronvisio的Cheeseshop页面下载neuronvisio.tgz文件,解压并运行:
蟒蛇setup.py安装
文件
该文件是在doc文件夹或网络可用。
快速入门
这个代码只是给在如何使用nrnvisio模块一个想法:
1.火了pylab开关的IPython的控制台:
  IPython的-pylab#如果不使用开关,你不会看到任何图形。
2.导入模块:
 从neuronvisio.controls进口管制
 控制=控制()
当nrnvisio启动该线程被启动。在此线程nrnvisio的所有过程中会发生不阻塞控制台。
作为一个简单的例子下面的代码:
  1。创建一个名为索玛单节
  2。插入Hodgkey - 赫胥黎通道和被动的电导
  3。插入alphaSynapse提供stimul。
一个简单的例子可以是以下::
从nrnvisio.controls进口管制
控制=控制()#启动GUI
从神经元的进口^ h#获取HocInterpreter
SOMA = h.Section()#创建节
soma.insert(“HH”)#插入HH通道
soma.insert(“PAS”)#插入一个被动的电导
SYN = h.AlphaSynapse(0.5秒= SOMA)#突触输入
syn.onset = 0.5#当火
突触syn.gmax = 0.05#电导
syn.e = 0#反转电位
更多的例子在例如目录展示了如何使用Neuronvisio更复杂的模型

特点

模型

  • 在三维可视化并有可能改变它的运行时
  • 在创建载体,记录存在于部分的任何变量
  • 在Pylab集成直接绘制模拟
  • 的结果
  • 中使用彩色编码规模的任何时间变量的时间过程的探索
  • 在GUI中运行在自己的线程所以它可以使用控制台(强烈建议IPython的)

要求

  • 在Python中

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