文件名称：matlab集成c代码-PythonForNeuro:适用于神经科学家的Python教程
文件大小：4.22MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 20:26:50
系统开源
Matlab集成的c代码面向神经科学的Python 欢迎来到我的Jupyter笔记本系列，以在实验神经科学环境中学习Python。 这里的练习针对的是几乎没有编程经验的，有能力的神经科学家，因此他们将进行大量的操作，但最终会引导您走向独立。 但是，学习编程语言就像学习口语一样，并不是一朝一夕的事。 刚开始时，您不应该期望开发出最佳的程序，并且如果没有自我激励的练习，就不应期望得到改进。 该存储库中的练习旨在为您提供一个不错的基础编程，但实际情况取决于您。 安装 Python是世界各地的人们为之贡献的一种开源语言。 其他人生产的其他人也可以使用。 这可以很快解决，因此开发了一个名为“ Anaconda”的存储库。 如果您打算编写代码，则不可避免地会使用这些软件包。 我们将下载Anaconda，这是使Python在您的计算机上运行的最简单方法。 下载 为了 完成此操作后，您要做的第一件事就是确保更新了名为“ conda”的程序包管理器。 Windows：打开刚刚安装的Anaconda Prompt。 Mac：打开“终端”（在“应用程序”文件夹中）。 对于两个操作系统，键入： conda u
【文件预览】：
PythonForNeuro-master
----Images()
--------PyCharm_env1.png(29KB)
--------PyCharm_env2.png(20KB)
--------Python function ex.PNG(8KB)
--------python_for_loop.jpg(12KB)
--------3D-array.jpg(103KB)
--------if statement control flow.png(11KB)
--------data analysis workflow.png(28KB)
----IPython Notebooks()
--------L3_Indexing, analysis workflow.ipynb(433KB)
--------L1_Intro.ipynb(18KB)
--------Mini-lesson_Functions.ipynb(14KB)
--------L2_Strings, arrays and lists, control flow.ipynb(264KB)
--------L4_Cell counting in PyCharm.ipynb(16KB)
--------.ipynb_checkpoints()
----Lecture1_Intro.pptx(47KB)
----__pycache__()
--------histology.cpython-36.pyc(3KB)
----.idea()
--------misc.xml(202B)
--------vcs.xml(180B)
--------PythonForNeuro.iml(448B)
--------modules.xml(280B)
--------workspace.xml(13KB)
----histology.py(4KB)
----.gitignore(19B)
----.ipynb_checkpoints()
--------L1_Intro-checkpoint.ipynb(14KB)
----README.md(6KB)
----.gitattributes(66B)
----Data()
--------fc_velocity.pkl(81KB)
--------EtOH WD Study Combined Raw Data_WM.xlsx(22KB)
--------ext_velocity.pkl(292KB)
--------traces.pkl(5.24MB)
--------EtOH WD Study Combined Raw Data.xlsx(23KB)