Changeset 219

Show
Ignore:
Timestamp:
10/16/08 18:18:38 (3 months ago)
Author:
LaurentPerrinet
Message:

Small fix after merging the cleanup branch to the trunk.

Files:

Legend:

Unmodified
Added
Removed
Modified
Copied
Moved

  • trunk/examples/retina/retina.py

    r211 r219  
    8585 
    8686import pyNN.nest2 as sim 
    87 from NeuroTools.signals import loadSpikeList 
     87from NeuroTools.signals import load_spikelist 
    8888import os, tempfile 
    8989import numpy 
    …… 
    233233 
    234234        # TODO LUP  get out_ON_DATA on a 2D grid independantly of out_ON.cell.astype(int) 
    235         out_ON_DATA = loadSpikeList(out_ON_filename,range(N), 
     235        out_ON_DATA = load_spikelist(out_ON_filename,range(N), 
    236236                                        t_start=0.0, t_stop=params['simtime']) 
    237         out_OFF_DATA = loadSpikeList(out_OFF_filename,range(N), 
     237        out_OFF_DATA = load_spikelist(out_OFF_filename,range(N), 
    238238                                        t_start=0.0, t_stop=params['simtime']) 
    239239 
    …… 
    255255            print("Simulation time        : %g s" % simCPUTime) 
    256256            print("Writing time           : %g s" % writeCPUTime) 
    257         ##TODO return out in the object 
     257 
    258258        return out 
    259         #return out_ON_DATA, out_OFF_DATA #, out_ON 
    260  
    261     def show(self, out): 
    262  
    263         import pylab 
    264         import matplotlib.axes3d as p3 
    265         fig=pylab.figure() 
    266         ax = p3.Axes3D(fig) 
    267         ax.set_ylim([0,self.params['N']]) 
    268         ax.set_zlim([0,self.params['N']]) 
    269  
    270  
    271         # scatter3D requires a 1D array for x, y, and z 
    272         # ravel() converts the 100x100 array into a 1x10000 array 
    273  
    274         for c,data in [('r','out_OFF_DATA'),('b','out_ON_DATA')]: 
    275             out_DATA=out[data].as_list_id_list_time() 
    276             # converting back to indices 
    277             x = self.params['position'][0][out_DATA[0]] # numpy.mod(out_DATA[0],self.params['N']) 
    278             y = self.params['position'][1][out_DATA[0]] #numpy.floor(numpy.array(out_DATA[0])/self.params['N']) 
    279             t = out_DATA[1] 
    280             ax.scatter3D(t,x,y, c = c) 
    281  
    282  
    283 ##        out_DATA=out_OFF_DATA.as_list_id_list_time() 
    284 ##        x = numpy.mod(out_DATA[0],self.params['N']) 
    285 ##        y = numpy.floor(numpy.array(out_DATA[0])/self.params['N']) 
    286 ##        t = out_DATA[1] 
    287 ##        ax.scatter3D(t,x,y, c ='r') 
    288 ##        out_DATA=out_ON_DATA.as_list_id_list_time() 
    289 ##        x = numpy.mod(out_DATA[0],self.params['N']) 
    290 ##        y = numpy.floor(numpy.array(out_DATA[0])/self.params['N']) 
    291 ##        t = out_DATA[1] 
    292 ##        ax.scatter3D(t,x,y, c ='b') 
    293  
    294         ax.set_xlabel('time') 
    295         ax.set_ylabel('X') 
    296         ax.set_zlabel('Y') 
    297         ax.set_xlim([0,self.params['simtime']]) 
    298         pylab.show() 
    299         ####    spike_time=numpy.cumsum(out_ON_DATA[:,0]) * ret.params['dt'] 
    300         ##                out_ON_DATA=numpy.array(out['out_ON_DATA']) 
    301         ####    neuron_id=out_ON_DATA[:,1] 
    302         ####    pylab.plot(spike_time,neuron_id,'.r') 
    303         ####    pylab.axis([0, ret.params['simtime'], 0, ret.params['N']**2 -1]) 
    304         ####    out_OFF_DATA=numpy.array(out['out_OFF_DATA']) 
    305         ####    spike_time=numpy.cumsum(out_OFF_DATA[:,0]) * ret.params['dt'] 
    306         ####    neuron_id=out_OFF_DATA[:,1] 
    307         ####    pylab.plot(spike_time,neuron_id,'.b') # TODO 3D plot 
    308         ####    pylab.axis('tight') 
    309         ####    pylab.xlabel('time') 
    310         ####    pylab.ylabel('spike #') 
    311         ####    #pylab.show() 
    312         ##    import matplotlib.axes3d as p3 
    313         ##    from NeuroTools.analysis import spikelist2spikematrix 
    314         ##    spikematrix = spikelist2spikematrix(out['out_ON_DATA'], 
    315         ##            ret.params['N'],ret.params['simtime']/ ret.params['dt'],1) 
    316         ##     pylab.show() 
     259 
    317260 
    318261if __name__ == '__main__': 
    …… 
    323266    #ret.params['snr'] = 5.0 
    324267    out = ret.run(ret.params) 
    325     ret.show(out) #(ret.params) 
     268    out['ON'].raster_plot() 
    326269 
    327270""" 

  • trunk/examples/single_neuron/simple_single_neuron.py

    r215 r219  
    2323import pyNN.nest2 as sim 
    2424# the link to read SpikeList files with NeuroTools 
    25 from NeuroTools.signals import loadSpikeList 
     25from NeuroTools.signals import load_spikelist 
    2626# using parameters utility 
    2727from NeuroTools.parameters import ParameterSet 
    …… 
    7878 
    7979        N = params.N 
    80         #dc_generator TODO : does not exist in pyNN! 
    81         input = sim.Population(N,'dc_generator') 
    82         input.set({ 'start' : params.simulation.simtime/4, 'stop' : params.simulation.simtime/4*3}) 
    83         input.set('amplitude', params.snr) 
     80        #dc_generator 
     81        current_source = sim.DCSource(  amplitude= params.snr, 
     82                                        start=params.simulation.simtime/4, 
     83                                        stop=params.simulation.simtime/4*3) 
     84 
    8485 
    8586        # internal noise model TODO : does not exist in pyNN! 
    …… 
    9596 
    9697        #  Connecting the network 
    97         proj = sim.Projection(input, output, 'oneToOne') 
    98         proj.setWeights(params.weight) 
    9998        noise_proj = sim.Projection(noise, output, 'oneToOne') 
    10099        noise_proj.setWeights(params.weight) 
     100 
     101        for cell in output: 
     102            cell.inject(current_source) 
    101103 
    102104        output.record() 
    …… 
    116118        output_filename=os.path.join(tmpdir,'output.gdf') 
    117119        output.printSpikes(output_filename)# 
    118         output_DATA = loadSpikeList(output_filename,N, 
     120        output_DATA = load_spikelist(output_filename,N, 
    119121                                        t_start=0.0, t_stop=params.simulation.simtime) 
    120122        writeCPUTime = Timer.elapsedTime() 
    …… 
    139141    myFibers = FiberChannel() 
    140142    spikes = myFibers.run(myFibers.params) 
    141     from NeuroTools.plotting import raster_plot 
    142     raster_plot(spikes) 
     143    spikes.raster_plot() 
    143144    import pylab 
    144145    pylab.show() 

  • trunk/src/plotting.py

    r215 r219  
    1313    """ 
    1414    This functions calls some parameters to properly print figures for your papers. 
     15    See http://www.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/UsingTex 
    1516 
    1617    fig_width_pt   # Get this from LaTeX using \showthe\columnwidth 
     18     
    1719 
    1820    ratio : ratio between the height and the width of the figure 
    …… 
    2830 
    2931    params = { 
    30             #'axes.labelsize': text_fontsize, 
    31             #'text.fontsize': text_fontsize, 
    32             #'xtick.labelsize': tick_labelsize, 
    33             #'ytick.labelsize': tick_labelsize, 
     32            'axes.labelsize': text_fontsize, 
     33            'text.fontsize': text_fontsize, 
     34            'xtick.labelsize': tick_labelsize, 
     35            'ytick.labelsize': tick_labelsize, 
    3436            'text.usetex':False, ##True, ## problem with svg output resolved in latest matplotlib 
    3537            'figure.figsize': fig_size} 

  • trunk/src/signals.py

    r217 r219  
    661661 
    662662        See also 
    663             SpikeList, loadSpikeList 
     663            SpikeList, load_spikelist 
    664664        """ 
    665665        self.t_start     = t_start