NeuronVisio

NeuronVisio連接使用新的神經元的Python接口神經元。
安裝：
要安裝NeuronVisio需要滿足以下的依賴
＆NBSP; * PyGTK的
＆NBSP; *視覺
＆NBSP; * matplotlib
簡易安裝
獲得neuronvisio最簡單的方法是，如果你已經安裝了setuptools的：
easy_install的neuronvisio
沒有setuptools的，它仍然是很容易的。從neuronvisio的Cheeseshop頁面下載neuronvisio.tgz文件，解壓並運行：
蟒蛇setup.py安裝
文件
該文件是在doc文件夾或網絡可用。
快速入門
這個代碼只是給在如何使用nrnvisio模塊一個想法：
1.火了pylab開關的IPython的控制台：
＆NBSP; IPython的-pylab＃如果不使用開關，你不會看到任何圖形。
2.導入模塊：
＆NBSP;從neuronvisio.controls進口管制
＆NBSP;控制=控制（）
當nrnvisio啟動該線程被啟動。在此線程nrnvisio的所有過程中會發生不阻塞控制台。
作為一個簡單的例子下面的代碼：
＆NBSP; 1。創建一個名為索瑪單節
＆NBSP; 2。插入Hodgkey - 赫胥黎通道和被動的電導
＆NBSP; 3。插入alphaSynapse提供stimul。
一個簡單的例子可以是以下::
從nrnvisio.controls進口管制
控制=控制（）＃啟動GUI
從神經元的進口^ h＃獲取HocInterpreter
SOMA = h.Section（）＃創建節
soma.insert（“HH”）＃插入HH通道
soma.insert（“PAS”）＃插入一個被動的電導
SYN = h.AlphaSynapse（0.5秒= SOMA）＃突觸輸入
syn.onset = 0.5＃當火
突觸syn.gmax = 0.05＃電導
syn.e = 0＃反轉電位
更多的例子在例如目錄展示了如何使用Neuronvisio更複雜的模型

特點：

模型

• 在三維可視化並有可能改變它的運行時
• 在創建載體，記錄存在於部分的任何變量
• 在Pylab集成直接繪製模擬
的結果
• 中使用彩色編碼規模的任何時間變量的時間過程的探索
• 在GUI中運行在自己的線程所以它可以使用控制台（強烈建議IPython的）

要求：

• 在Python中