无边界神经数据存储大规模模拟输出的扩展：神经生理学格式
nwbext-simulation-output的Python项目详细描述
#nwbext_u simulation戋u output：大规模模拟输出数据的扩展
在[nwb hackathon戋4]期间由soltesz实验室和艾伦研究所合作开发（https://github.com/neurodatawithoutborders/nwb戋u hackathons/tree/master/hck04戋2018戋u settle/projects/networkoutput），作者：ben dichter*，kael dai*，亚伦milstein，Yazan Billeh、Andrew Tritt、Jean-Christophe Fillion Robin、Anton Akhipov、Oliver Ruebel、Nicholas Cain、Kristofer Bouchard和Ivan Soltesz
此扩展定义了单个NWB数据类型“CompartmentSeries”，允许您以可扩展的方式存储来自多个单元的多个隔间的连续数据（例如膜电位）。
！[隔间系列图片]（docs/source/_static/multiccompartment_schema_1.png）
此结构存储任意数量的单元和带有5个数据集的单元隔间。它可以扩展到一百万个或更多的神经元，并支持高效的并行读写。它的设计目的是处理神经元输出数据，并方便地与sonata格式进行接口。
《指南》指南
《python
pip install git+https://github.com/bendichter/simulation-output.git
` `
////
，nwbfile
from datetime import datetime
from nwbext_simulation_output import compartmentseries，compartments
import numpy as np
compartments=compartments（）
compartments.add_row（number=[0,1,2,3,0.4,0.5]）
compartments.add_row（number=[0]，位置=[np.nan]）
cs=compartmentseries（'membrane_potential'，np.randn（10，6），
compartments=compartments，
unit='v'，rate=100.）
nwbfile=nwbfile（'description'，'id'，datetime.now（）.astimezone（））
nwbfile.add_acquisition（compartments）
nwbhdf5io（'test_compartment_series.nwb'）的nwbfile.add_acquisition（compartments）
“w”）作为IO：
io.write（nwbfile）
```
Matlab：
``Matlab
generateextension（'/path/to/nwbext_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真.namespace.yaml'）；
`````
35 35 35使用
``Matlab
````` Matlab
[number，number，number，index]=util.create_索引_索引列（…
（0，1/acquisition/compartments/number'）；
[位置，位置索引]=util.创建索引列（…
{[0.1，0.2，0.3，0.4，0.5]，0}，“/acquisition/compartments/position”）；
compartments=types.simulation\u output.compartments（…
'colnames'，{'number'，'position}，…
'description'，'membrane potentials from various compartments'，…
'id'，，types.core.elementidentifiers（'data'，int64（0:5））；
compartments.number=number；
compartments.number=number；
membrane=potentials.simulation\u output.compartmentseries（…
'data'，randn（10,6），…
“间隔”，类型。非类型。软链接（'/acquisition/compartments'），…
“数据间隔单位”，“v”，…
“开始时间间隔率”，100，…
“开始时间”，0.0）；
nwb.acquisition.set（“间隔”，compartments）；
nwb.acquisition.set（“膜电位”，膜电位）；
```
用于存储大规模神经网络模拟结果的nwb扩展。神经信息学。加拿大蒙特利尔（2018）。[视频]（https://www.youtube.com/watch？v=uuyqw0ee2gy）。
在[nwb hackathon戋4]期间由soltesz实验室和艾伦研究所合作开发（https://github.com/neurodatawithoutborders/nwb戋u hackathons/tree/master/hck04戋2018戋u settle/projects/networkoutput），作者：ben dichter*，kael dai*，亚伦milstein，Yazan Billeh、Andrew Tritt、Jean-Christophe Fillion Robin、Anton Akhipov、Oliver Ruebel、Nicholas Cain、Kristofer Bouchard和Ivan Soltesz
此扩展定义了单个NWB数据类型“CompartmentSeries”，允许您以可扩展的方式存储来自多个单元的多个隔间的连续数据（例如膜电位）。
！[隔间系列图片]（docs/source/_static/multiccompartment_schema_1.png）
此结构存储任意数量的单元和带有5个数据集的单元隔间。它可以扩展到一百万个或更多的神经元，并支持高效的并行读写。它的设计目的是处理神经元输出数据，并方便地与sonata格式进行接口。
《指南》指南
《python
pip install git+https://github.com/bendichter/simulation-output.git
` `
////
，nwbfile
from datetime import datetime
from nwbext_simulation_output import compartmentseries，compartments
import numpy as np
compartments=compartments（）
compartments.add_row（number=[0,1,2,3,0.4,0.5]）
compartments.add_row（number=[0]，位置=[np.nan]）
cs=compartmentseries（'membrane_potential'，np.randn（10，6），
compartments=compartments，
unit='v'，rate=100.）
nwbfile=nwbfile（'description'，'id'，datetime.now（）.astimezone（））
nwbfile.add_acquisition（compartments）
nwbhdf5io（'test_compartment_series.nwb'）的nwbfile.add_acquisition（compartments）
“w”）作为IO：
io.write（nwbfile）
```
Matlab：
``Matlab
generateextension（'/path/to/nwbext_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真_仿真.namespace.yaml'）；
`````
35 35 35使用
``Matlab
````` Matlab
[number，number，number，index]=util.create_索引_索引列（…
（0，1/acquisition/compartments/number'）；
[位置，位置索引]=util.创建索引列（…
{[0.1，0.2，0.3，0.4，0.5]，0}，“/acquisition/compartments/position”）；
compartments=types.simulation\u output.compartments（…
'colnames'，{'number'，'position}，…
'description'，'membrane potentials from various compartments'，…
'id'，，types.core.elementidentifiers（'data'，int64（0:5））；
compartments.number=number；
compartments.number=number；
membrane=potentials.simulation\u output.compartmentseries（…
'data'，randn（10,6），…
“间隔”，类型。非类型。软链接（'/acquisition/compartments'），…
“数据间隔单位”，“v”，…
“开始时间间隔率”，100，…
“开始时间”，0.0）；
nwb.acquisition.set（“间隔”，compartments）；
nwb.acquisition.set（“膜电位”，膜电位）；
```
用于存储大规模神经网络模拟结果的nwb扩展。神经信息学。加拿大蒙特利尔（2018）。[视频]（https://www.youtube.com/watch？v=uuyqw0ee2gy）。
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