从尖峰序列中获取质量指标
项目描述
slidingRefractory
带有滑动窗口执行神经元是否污染了恢复期的测试的代码
Python
安装
使用pip安装
pip install slidingRP
以开发模式使用源代码安装。首先克隆存储库。
cd slidingRefractory
pip install -e .
最小工作示例
from pathlib import Path
import numpy as np
import pandas as pd
from slidingRP import metrics
# get the small test datasets from the github repository first
repo_path = "/home/ibladmin/Documents/PYTHON/int-brain-lab/slidingRefractory"
TEST_DATA_PATH = Path(repo_path).joinpath("test-data", "integration")
params = {'sampleRate': 30000, 'binSizeCorr': 1 / 30000}
spikes = pd.read_parquet(TEST_DATA_PATH.joinpath('spikes.pqt'))
table = metrics.slidingRP_all(spikes.times, spikes.clusters, **params)
assert np.allclose(pd.read_parquet(TEST_DATA_PATH.joinpath("rp_table.pqt")), pd.DataFrame(table), equal_nan=True)
贡献
运行单元测试
pytest python/test_*
上传包
rm -fR dist
rm -fR build
python setup.py sdist bdist_wheel
twine upload dist/*
项目详情
下载文件
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源代码分布
slidingRP-1.1.1.tar.gz (35.4 kB 查看散列值)
构建分布
slidingRP-1.1.1-py3-none-any.whl (40.2 kB 查看散列值)