Question

这个问题可能很简单，但对于我的生活，我无法弄明白。基本上，我有一个神经元的电压我正在建模，但我让它随机接收来自其他神经元的输入尖峰。所以我的一个朋友帮助创建了一个功能，基本上有一些兴奋神经元提供随机泊松尖峰，随机增加电压和一些抑制神经元提供向下尖峰降低电压。我已经包含了下面的代码。基本上我试图弄清楚如何做的步骤是如何使迭代步骤中的I_syn术语起作用。我通常认为只写I_syn[i-1]，但这给了我一个错误：

'function' object has no attribute '__getitem__'.

所以我确定这个问题非常简单，但这是一个我不知道如何克服的问题。如何让这个程序正确地迭代I_syn项，这样我就可以做一个ODE的基本迭代方案，同时包含一个先前在代码中定义的函数？这很重要，因为在不久的将来我可能会有更复杂的神经元方程，因此事先编写函数然后根据需要将它们调用到迭代步骤会好得多。谢谢！

from numpy import *
from pylab import *

## setup parameters and state variables
T       = 50                  # total time to simulate (msec)
dt      = 0.125               # simulation time step (msec)
time    = arange(0, T+dt, dt) # time array
t_rest  = 0                   # initial refractory time

## LIF properties
Vm      = zeros(len(time))    # potential (V) trace over time
Rm      = 1                   # resistance (kOhm)
Cm      = 10                  # capacitance (uF)
tau_m   = Rm*Cm               # time constant (msec)
tau_ref = 4                   # refractory period (msec)
Vth     = 1                   # spike threshold (V)
V_spike = 0.5                 # spike delta (V)

## Stimulus
I       = 1.5                 # input current (A)
N = 1000
N_ex = 0.8*N #(0..79)
N_in = 0.2*N #(80..99)
G_ex = 0.1
K = 4

def I_syn(spks, t):
    """
    Synaptic current
    spks = [[synid, t],]
    """
    if len(spks) == 0:
        return 0

    exspk = spks[spks[:,0]<N_ex] # Check for all excitatory spikes
    delta_k = exspk[:,1] == t # Delta function
    if np.any(delta_k) > 0:
        h_k = np.random.rand(len(delta_k)) < 0.90 # probability of successful transmission
    else:
        h_k = 0

    inspk = spks[spks[:,0] >= N_ex] #Check remaining neurons for inhibitory spikes
    delta_m = inspk[:,1] == t #Delta function for inhibitory neurons
    if np.any(delta_m) > 0:
        h_m = np.random.rand(len(delta_m)) < 0.90
    else:
        h_m = 0

    isyn = C_m*G_ex*(np.sum(h_k*delta_k) - K*np.sum(h_m*delta_m))

    return  isyn

## iterate over each time step
for i, t in enumerate(time):
  if t > t_rest:
      Vm[i] = Vm[i-1] + (-Vm[i-1] + I_syn*Rm) / tau_m * dt
  if Vm[i] >= Vth:
    Vm[i] += V_spike
    t_rest = t + tau_ref

## plot membrane potential trace
plot(time, Vm)
title('Leaky Integrate-and-Fire Example')
ylabel('Membrane Potential (V)')
xlabel('Time (msec)')
ylim([0,2])
show()

Answer 1

I_syn只是一个函数，因此使用I_syn[i-1]会抛出此错误：

'function' object has no attribute '__getitem__'

如果您要查找的是该函数的返回值，那么您应首先调用它然后访问您想要的内容。

# pass related arguments as well since the function expects it
I_syn(arg1, arg2)[i-1]

将函数合并到ODE集成中

1 个答案: