Changeset 421 for branches

Show
Ignore:
Timestamp:
08/21/09 00:30:39 (3 years ago)
Author:
lestebanez
Message:

Make the spikes.py file compilable. Debug so that the SpikeTrain works as expected.
Both the classical t_start,t_stop (with implicit or explicit variables) and the interval
variant are well handeled

Files:
1 modified

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • branches/interval/src/signals/spikes.py

    r420 r421  
    9393            SpikeTrain 
    9494        """ 
    95         self.interval = extract_intervals_from_SpikeTrain_arguments(t_start, t_stop, interval) 
     95        self.interval = self.extract_intervals_from_SpikeTrain_arguments(t_start, t_stop, interval) 
    9696         
    9797        self.spike_times = self.interval.slice_times(numpy.array(spike_times, numpy.float32)) 
    … …  
    100100        # several analysis methods 
    101101        self.spike_times = numpy.sort(self.spike_times, kind="quicksort") 
     102 
     103    def extract_intervals_from_SpikeTrain_arguments(self, t_start=None, t_stop=None, interval=None) : 
     104        if interval is not None: 
     105            # interval is fully defined by the user 
     106            if interval.__class__.__name__ == 'Interval' : 
     107                interval_out = interval 
     108            else : 
     109                interval_out = Interval(interval)  
     110        else:  
     111            if t_start == None and t_stop == None : 
     112                if self.interval : 
     113                    # absolutely no information provided on interval argument, nor t_start or t_stop, but 
     114                    # self has a well defined interval 
     115                    interval_out = self.interval 
     116                else : 
     117                    try: 
     118                        t_start = min(self.spike_times) 
     119                    except Exception: 
     120                        print "Error in guessing t_start (first spike), spikes may be empty !" 
     121                        t_start = 0 
     122                    try: 
     123                        t_stop  = max(self.spike_times) 
     124                    except Exception: 
     125                        print "Error in guessing t_stop (last spike), spikes may be empty !" 
     126                        t_stop = t_start+0.1 
     127                    interval_out = Interval([[t_start, t_stop]]) 
     128            else : 
     129                if t_start == None : 
     130                    try: 
     131                        t_start  = min(self.spike_times) 
     132                    except Exception: 
     133                        print "Error in guessing t_stop (last spike), spikes may be empty !" 
     134                        t_start = 0 
     135                    interval_out = Interval([[t_start, t_stop]]) 
     136                if t_stop == None : 
     137                    if t_start.__class__.__name__ == 'float' or t_start.__class__.__name__ == 'int' : 
     138                        try: 
     139                            t_stop  = max(self.spike_times) 
     140                        except Exception: 
     141                            print "Error in guessing t_stop (last spike), spikes may be empty !" 
     142                            t_stop = t_start+0.1 
     143                        interval_out = Interval([[t_start, t_stop]])  
     144                    else : 
     145                        if t_start.__class__.__name__ == 'Interval' : 
     146                            interval_out = t_start 
     147                        else : 
     148                            interval_out = Interval(t_start) 
     149        return interval_out 
    102150 
    103151    def __str__(self): 
    … …  
    719767        return F1/F0 
    720768 
    721     def extract_intervals_from_SpikeTrain_arguments(self, t_start=None, t_stop=None, interval=None) : 
    722         if interval is not None: 
    723             # interval is fully defined by the user 
    724             if interval.__class__.__name__ == 'Interval' : 
    725                 interval_out = interval 
    726             else : 
    727                 interval_out = Interval(interval)  
    728         else:  
    729             if t_start == None and t_stop == None and interval : 
    730                 # absolutely no information provided on interval, but 
    731                 # self has a well defined interval 
    732                 interval_out = interval 
    733             else : 
    734                 # first analyse t_stop 
    735                 if t_stop == None : 
    736                     try: 
    737                         t_stop  = max(self.spike_times) 
    738                     except Exception: 
    739                         print "Error in guessing t_stop (last spike), spikes may be empty !" 
    740                         t_stop = 0.1 
    741                  
    742                 # then analyse t_start (ovewrite t_stop if t_start is actually an interval) 
    743                 if t_start == None :  # no t_start 
    744                         t_start = min(self.spike_times) 
    745                     except Exception: 
    746                         print "Error in guessing t_start (first spike), spikes may be empty !" 
    747                         t_start = 0 
    748                     interval_out = Interval([[t_start, t_stop]]) 
    749                 else : 
    750                     if t_start.__class__.__name == 'float' or t_start.__class__.__name == 'int' : 
    751                         # migrate the t_start/t_stop notation to an Interval  
    752                         interval_out = Interval([[t_start, t_stop]])  
    753                     else : 
    754                         if t_start.__class__.__name__ == 'Interval' : 
    755                             interval_out = interval 
    756                         else : 
    757                             interval_out = Interval(interval) 
    758         return interval_out 
    759769 
    760770class SpikeList(object): 
    … …  
    853863                    interval_out = Interval(interval)  
    854864            else:  
    855                 if t_start == None and t_stop == None and interval : 
    856                     # absolutely no information provided on interval, but 
    857                     # self has a well defined interval 
    858                     interval_out = interval 
    859                 else : 
    860                     # first analyse t_stop 
    861                     if t_stop == None : 
    862                         try: 
    863                             stop_times = numpy.array([self.spiketrains[idx].interval.t_stop() for idx in self.id_list()], numpy.float32) 
    864                             t_stop  = numpy.max(stop_times) 
    865                             logging.debug("Warning, t_stop  is infered from the data : %f" %t_stop) 
    866                         except Exception: 
    867                             print "Error in guessing t_stop (last spike), spikes may be empty !" 
    868                             t_stop = 0.1 
    869                      
    870                     # then analyse t_start (ovewrite t_stop if t_start is actually an interval) 
    871                     if t_start == None :  # no t_start 
     865                if t_start == None and t_stop == None : 
     866                    if self.interval : 
     867                        # absolutely no information provided on interval argument, nor t_start or t_stop, but 
     868                        # self has a well defined interval 
     869                        interval_out = self.interval 
     870                    else : 
    872871                        try: 
    873872                            start_times = numpy.array([self.spiketrains[idx].interval.t_start() for idx in self.id_list()], numpy.float32) 
    … …  
    877876                            print "Error in guessing t_start (first spike), spikes may be empty !" 
    878877                            t_start = 0 
     878                        try: 
     879                            stop_times = numpy.array([self.spiketrains[idx].interval.t_stop() for idx in self.id_list()], numpy.float32) 
     880                            t_stop  = numpy.max(stop_times) 
     881                            logging.debug("Warning, t_stop  is infered from the data : %f" %t_stop)      
     882                        except Exception: 
     883                            t_stop = t_start + 0.1 
     884                            print "Error in guessing t_stop (last spike), spikes may be empty !" 
    879885                        interval_out = Interval([[t_start, t_stop]]) 
    880                     else : 
    881                         if t_start.__class__.__name == 'float' or t_start.__class__.__name == 'int' : 
    882                             # migrate the t_start/t_stop notation to an Interval  
     886                else : 
     887                    if t_start == None : 
     888                        try: 
     889                            start_times = numpy.array([self.spiketrains[idx].interval.t_start() for idx in self.id_list()], numpy.float32) 
     890                            t_start = numpy.min(start_times) 
     891                            logging.debug("Warning, t_start is infered from the data : %f" %t_start) 
     892                        except Exception: 
     893                            print "Error in guessing t_stop (last spike), spikes may be empty !" 
     894                            t_start = 0 
     895                        interval_out = Interval([[t_start, t_stop]]) 
     896                    if t_stop == None : 
     897                        if t_start.__class__.__name__ == 'float' or t_start.__class__.__name__ == 'int' : 
     898                            try: 
     899                                stop_times = numpy.array([self.spiketrains[idx].interval.t_stop() for idx in self.id_list()], numpy.float32) 
     900                                t_stop  = numpy.max(stop_times) 
     901                                logging.debug("Warning, t_stop  is infered from the data : %f" %t_stop)  
     902                            except Exception: 
     903                                print "Error in guessing t_stop (last spike), spikes may be empty !" 
     904                                t_stop = t_start+0.1 
    883905                            interval_out = Interval([[t_start, t_stop]])  
    884906                        else : 
    885907                            if t_start.__class__.__name__ == 'Interval' : 
    886                                 interval_out = interval 
     908                                interval_out = t_start 
    887909                            else : 
    888                                 interval_out = Interval(interval) 
     910                                interval_out = Interval(t_start) 
    889911        else: 
    890912            raise Exception("No SpikeTrains") 
     913        return interval_out 
     914 
     915 
     916    def extract_intervals_from_SpikeTrain_arguments(self, t_start=None, t_stop=None, interval=None) : 
     917        if interval is not None: 
     918            # interval is fully defined by the user 
     919            if interval.__class__.__name__ == 'Interval' : 
     920                interval_out = interval 
     921            else : 
     922                interval_out = Interval(interval)  
     923        else:  
     924            if t_start == None and t_stop == None : 
     925                if self.interval : 
     926                    # absolutely no information provided on interval argument, nor t_start or t_stop, but 
     927                    # self has a well defined interval 
     928                    interval_out = self.interval 
     929                else : 
     930                    try: 
     931                        t_start = min(self.spike_times) 
     932                    except Exception: 
     933                        print "Error in guessing t_start (first spike), spikes may be empty !" 
     934                        t_start = 0 
     935                    try: 
     936                        t_stop  = max(self.spike_times) 
     937                    except Exception: 
     938                        print "Error in guessing t_stop (last spike), spikes may be empty !" 
     939                        t_stop = t_start+0.1 
     940                    interval_out = Interval([[t_start, t_stop]]) 
     941            else : 
     942                if t_start == None : 
     943                    try: 
     944                        t_stop  = max(self.spike_times) 
     945                    except Exception: 
     946                        print "Error in guessing t_stop (last spike), spikes may be empty !" 
     947                        t_stop = t_start+0.1 
     948                    interval_out = Interval([[t_start, t_stop]]) 
     949                if t_stop == None : 
     950                    if t_start.__class__.__name__ == 'float' or t_start.__class__.__name__ == 'int' : 
     951                        try: 
     952                            t_stop  = max(self.spike_times) 
     953                        except Exception: 
     954                            print "Error in guessing t_stop (last spike), spikes may be empty !" 
     955                            t_stop = t_start+0.1 
     956                        interval_out = Interval([[t_start, t_stop]])  
     957                    else : 
     958                        if t_start.__class__.__name__ == 'Interval' : 
     959                            interval_out = t_start 
     960                        else : 
     961                            interval_out = Interval(t_start) 
    891962        return interval_out 
    892963