matlab微分方程代码-pyHH:Hodgkin-Huxley尖峰神经元模型的简单Python实现

matlab微分方程代码pyHH pyHH是Hodgkin-Huxley峰值神经元模型的简单Python实现。 pyHH可以模拟电导并计算离散时间点的膜电压，而无需使用微分方程求解器。 是一个用C＃编写的类似项目。 最小代码示例 在不到100行的Python（）中创建了完整的Hodgkin-Huxley峰值神经元模型和仿真。 与Internet上的其他代码示例不同，此实现是面向对象的和Pythonic的。 运行时，将产生上面的图像。 Python包 pyhh软件包包括Hodgkin-Huxley模型和其他用于组织模拟数据的工具。 模拟步骤 创建模型单元并根据需要自定义其属性 创建刺激波形（一个numpy数组） 通过给它建模您创建的波形来创建仿真 绘制刺激的各种特性 用法示例 # customize a neuron model if desired model = pyhh . HHModel () model . gNa = 100 # typically 120 model . gK = 5 # typically 36 model . EK = - 35 # typically