NeuronVisio

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
＆NBSP; * PyGTK的
＆NBSP; *视觉
＆NBSP; * 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：
＆NBSP; IPython的-pylab＃如果不使用开关，你不会看到任何图形。
2.导入模块：
＆NBSP;从neuronvisio.controls进口管制
＆NBSP;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：
＆NBSP; 1。创建一个名为索玛单节
＆NBSP; 2。插入Hodgkey - 赫胥黎通道和被动的电导
＆NBSP; 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