集成 ODE 后打印数组中的特定值

Question

如果这是一个非常 silly/simple 的问题，我深表歉意。我正在尝试使用 Python 在嘈杂的网络中模拟神经元，我希望计算神经元尖峰之间的时间（即尖峰间隔）。我的代码的相关部分如下（一位博士后帮我编写了代码）：

def dALLdt(X, t):
        V, m, h, n = X
        dVdt = (I_app(t)+I_syn(spks,t)-I_Na(V, m, h) - I_K(V, n) - I_L(V)) / C_m
        dmdt = alpha_m(V)*(1.0-m) - beta_m(V)*m
        dhdt = alpha_h(V)*(1.0-h) - beta_h(V)*h
        dndt = alpha_n(V)*(1.0-n) - beta_n(V)*n
        return np.array([dVdt, dmdt, dhdt, dndt])

X = [ic]
for i in t[1:]:
    dx = dALLdt(X[-1],i)
    x = X[-1]+dt*(dx)
    X.append(x)    

X = np.array(X)    
V = X[:,0]        
m = X[:,1]
h = X[:,2]
n = X[:,3]

当我使用标准 "plt.plot(t, V, 'k')" 从中创建图形时，我创建了以下图像：

我想做的，似乎不知道怎么做，是计算出神经元尖峰时t的值（当然尖峰本身是有宽度的，所以只要我与我的测量方式一致，宽度并不重要）。为了保持一致性，我想说神经元在 V 处于峰值时出现尖峰。我对如何做到这一点的想法基本上是说当 V 达到某个值（例如 30）时，让 python 打印它发生的时间（因为它会在每个尖峰发生两次，一次在上升的过程中，一旦下降，我就可以简单地将两者取平均以获得大致的尖峰时间）。问题是我不知道如何告诉 Python 在 V 高于 30 时一直打印，并且找不到任何示例代码来执行此操作。任何人都可以帮忙吗？谢谢！ :)

Answer 1

idx = np.argwhere(V > 30)[:,0] # get index of V where the value is > 30 and make it 1-d array t[idx] # the array of t where V > 30

从 ts 的这个子集中，您应该能够进行一些插值以找出峰值时间。

集成 ODE 后打印数组中的特定值

Printing specific values from an array after integrating ODE

python

arrays

ode