使用Neuron进行皮层柱生物物理模拟的代码
项目描述
hnn-core
这是基于HNN存储库的代码的一个更简洁、更精简的版本。
欢迎贡献者。如果您感兴趣，请阅读我们的贡献指南。
依赖关系
hnn-core需要Python (>=3.7)以及以下包
numpy
scipy
matplotlib
Neuron (>=7.7)
可选依赖关系
GUI
ipywidgets (<=7.7.1)
voila (<=0.3.6)
并行处理
joblib（用于同时模拟试验）
mpi4py（用于单个试验中并行模拟细胞）。也依赖于
系统上安装的openmpi或其他mpi平台
psutil
安装
我们推荐使用Anaconda Python发行版。要安装hnn-core，只需执行
$ pip install hnn_core
它将安装 hnn-core 以及尚未安装的依赖项。
注意，如果您使用传统安装包安装了Neuron，建议首先将其删除，如果已设置，则取消设置 PYTHONPATH 和 PYTHONHOME。这是因为pip安装程序与虚拟环境（如由 conda 提供的虚拟环境）配合使用效果更好。
如果您想跟踪 hnn-core 的最新发展，可以使用以下命令安装代码的当前版本（夜间版本）
$ pip install --upgrade https://api.github.com/repos/jonescompneurolab/hnn-core/zipball/master
要检查一切是否正常工作，您可以这样做
$ python -c 'import hnn_core'
它不应该给出任何错误信息。
GUI安装
要安装与 hnn-core 一起的GUI依赖项，需要对上述命令进行简单的修改
$ pip install hnn_core[gui]
注意，如果您在macOS中使用zsh，命令是
$ pip install hnn_core'[gui]'
要启动GUI，请执行
$ hnn-gui
并行后端
有关安装和使用并行后端的进一步说明，请参阅我们的并行后端指南。
关于Windows用户的注意
在安装 hnn-core 之前，请使用预编译的安装程序安装Neuron。确保
$ python -c 'import neuron;'
在运行安装命令之前不会抛出任何错误。如果您遇到错误，请从NEURON论坛寻求帮助。最后，执行
$ pip install hnn_core[gui]
文档和示例
一旦您测试确认 hnn_core 和其依赖项已安装，我们建议下载并执行在文档页面（以及GitHub仓库中）提供的示例脚本。
请注意，默认情况下 python 图表是非交互式的（阻塞的）：因此必须在代码执行继续之前关闭每个图表。我们建议使用“交互式”python解释器，如 ipython
$ ipython --matplotlib
并使用 %run-magic 执行脚本
%run plot_simulate_evoked.py
以这种方式执行时，脚本将完全执行，之后将显示所有图表。为了获得更具交互性的体验，您可以在连续块中执行代码并询问图表，我们建议使用编辑器，如 VS Code 和 Spyder。
错误报告
使用github问题跟踪器报告错误。对于用户问题和科学讨论，请加入HNN Google组。
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路线图
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