果蝇一、二、三级嗅觉神经元的反应
drosolf的Python项目详细描述
安装
pip install drosolf
如果需要提升权限才能安装（如果pip install行 由于某种权限错误而失败），您可以尝试：
sudo -H pip install drosolf
示例
为了得到哈勒姆和卡尔森·奥恩的回答，把基线加回来 在。以pandas数据框的形式返回，列为receptor和row 气味指数。转置（即orn_responses.T）将具有 柱的气味。
from drosolf import orns orn_responses = orns.orns()
利用olsen输入增益获得模拟的投射神经元响应 控制模型和orn反应。
from drosolf import pns pn_responses = pns.pns()
获取列表的orn和（模拟）pn级别的相关矩阵 气味，命名为以前数据帧的列。
from drosolf import corrs orn_correlations, pn_correlations = corrs.get_corrs(list_of_odors)
生成相同ORN和PN相关矩阵的图（使用 肖伯恩）。
import matplotlib.pyplot as plt from drosolf import corrs corrs.plot_corrs(list_of_odors) plt.show()
待办事项
- 门集成
- KC型号
- 应用于orn数据的转换的sympy描述
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