NeuronVisio

NeuronVisio свързва с NEURON използвайки новата Python NEURON интерфейс.
<Силен> Монтаж:
За да инсталирате NeuronVisio, което трябва да отговаря на следните зависимости
& Nbsp; * pygtk
& Nbsp; * визуална
& Nbsp; * matplotlib
Easy Install
Най-лесният начин да получите neuronvisio е, ако имате инсталирани setuptools:
easy_install neuronvisio
Без setuptools, тя все още е доста лесно. Изтегляне на файл neuronvisio.tgz от Cheeseshop страница neuronvisio е, разархивирайте го и бягай:
питон setup.py инсталиране
<Силен> Documentation
Документацията е на разположение в папката док или онлайн.
<Силен> Quickstart
Този код е само за да даде представа за това как да използвате nrnvisio модул:
1. пожар създаде ipython конзола с pylab превключвател .:
& Nbsp; ipython -pylab # Ако не използвате ключа няма да видите всяка графика.
2. Вносните модула:
& Nbsp; от neuronvisio.controls контрола върху вноса
& Nbsp; Контрол = Controls ()
Когато се стартира nrnvisio конецът е стартирана. В тази тема всичко процесът на nrnvisio ще се случи без блокиране на конзолата.
Като бърз пример следния код:
& Nbsp; 1. Създава една единствена точка, наречена сома
& Nbsp; 2. Поставете Hodgkey-Huxley канал и пасивна проводимост
& Nbsp; 3. Поставете alphaSynapse да осигури Стимул.
Един бърз пример може да бъде следното ::
от Controls nrnvisio.controls внос
Контрол = Controls () # Стартиране на GUI
от неврон внос ч # Получаване на HocInterpreter
сома = h.Section () # Създаване на раздел
soma.insert ("HH") # Поставяне на HH канал
soma.insert ("па") # поставяне на пасивна проводимост
SYN = h.AlphaSynapse (0.5 сек = сома) вход # синаптичната
syn.onset = 0.5 # кога да стрелят
syn.gmax = 0.05 # проводимостта на синапса
syn.e = 0 # потенциала обрат
Повече например в пример директория покаже как да използвате Neuronvisio с по-сложен модел

<силни> Характеристики :.

• 3D визуализация на модела с възможността да променя това по време на работа
• Създаване на вектори за да запишете всички променливи, налични в секцията
• Pylab интеграция за парцел директно в резултат на симулация
• Проучване на времеви срок от променливото сред път се използва цветово кодиран мащаб
• графичния интерфейс работи в собствена нишка, така че е възможно да се използва конзолата (препоръчва ipython)

<силни> Изисквания :

• Python