nne
index
/usr/local/lib/python3.9/site-packages/nne/__init__.py

 
Package Contents
       
_nne
initHeader
libodens
neuroml (package)
utils (package)

 
Classes
       
builtins.object
Experiment
ExperimentRunner
Logger
Network
NetworkProxy
Neuron
Setup
SwigPyIterator
string

 
class Experiment(builtins.object)
    Experiment(*args)
 
Proxy of C++ Experiment class.
 
  Methods defined here:
__init__(self, *args)
__init__(Experiment self) -> Experiment
__init__(Experiment self, Experiment a) -> Experiment
__repr__ = _swig_repr(self)
addChange(self, neuronIdentifier, changeString)
addChange(Experiment self, string neuronIdentifier, string changeString)
getChange(self, index)
getChange(Experiment self, int index) -> string
getChangeStrings(self)
Returns the change expressions associated with this Experiment.
getName(self)
getName(Experiment self) -> string
getNumberOfChanges(self)
getNumberOfChanges(Experiment self) -> int
getTime(self)
getTime(Experiment self) -> fp_type
load(self, experimentFilename)
load(Experiment self, string experimentFilename)
save(self, *args)
save(Experiment self, string experimentFilename)
save(Experiment self)
setChangeStrings(self, newChangeStrings)
Sets the change expressions associated with this Experiment.
setName(self, experimentName)
setName(Experiment self, string experimentName)
setTime(self, time2)
setTime(Experiment self, fp_type time2)
setup(self, experimentName, experimentSearchPath, dt, ourArgs)
setup(Experiment self, string experimentName, searchPath const & experimentSearchPath, double const & dt, FArray< fp_type > const & ourArgs)

Static methods defined here:
__swig_destroy__ = delete_Experiment(...)
delete_Experiment(Experiment self)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
thisown
The membership flag

 
class ExperimentRunner(builtins.object)
    Proxy of C++ ExperimentRunner class.
 
  Methods defined here:
__init__(self)
__init__(ExperimentRunner self) -> ExperimentRunner
__repr__ = _swig_repr(self)
run(self, setup)
run(ExperimentRunner self, Setup setup)

Static methods defined here:
__swig_destroy__ = delete_ExperimentRunner(...)
delete_ExperimentRunner(ExperimentRunner self)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
thisown
The membership flag

 
class Logger(builtins.object)
    Proxy of C++ Logger class.
 
  Methods defined here:
__init__(self)
__init__(Logger self) -> Logger
__lshift__(self, *args)
__lshift__(Logger self, long const & jack) -> Logger
__lshift__(Logger self, unsigned long const & jack) -> Logger
__lshift__(Logger self, int const & jack) -> Logger
__lshift__(Logger self, float const & jack) -> Logger
__lshift__(Logger self, double const & jack) -> Logger
__lshift__(Logger self, string jack) -> Logger
__lshift__(Logger self, char const *& jack) -> Logger
__lshift__(Logger self, char const & jack) -> Logger
__lshift__(Logger self, Logger::Loggerfunc a) -> Logger
__lshift__(Logger self, Logger::states const & a) -> Logger
__repr__ = _swig_repr(self)
getCerr(self)
getCerr(Logger self) -> ostream *
getCout(self)
getCout(Logger self) -> ostream *
setFilename(self, filename)
setFilename(Logger self, string filename)

Static methods defined here:
__swig_destroy__ = delete_Logger(...)
delete_Logger(Logger self)
instance()
instance() -> Logger

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
debug
debug : p.ostream
error
error : p.ostream
info
info : p.ostream
thisown
The membership flag

Data and other attributes defined here:
DEBUG = 2
ERR = 1
ERROR = 1
INFO = 0

 
class Network(builtins.object)
    Proxy of C++ Network class.
 
  Methods defined here:
__init__(self)
__init__(Network self) -> Network
__repr__ = _swig_repr(self)
add(self, neuron)
add(Network self, Neuron neuron)
addConnections_FixedInbound(self, fromNeuronType, toNeuronType, numberOfConnections, latencyString, connectionType='Excitatory')
addConnections_FixedOutbound(self, fromNeuronType, toNeuronType, numberOfConnections, latencyString, connectionType='Excitatory')
addNeuron(self, neuronName)
addNeuron(Network self, char * neuronName)
addNeurons(self, neuronName, number)
addNeurons(Network self, char * neuronName, int number)
changeAttribute(self, neuronType, change)
clearAllConnections(self, *args)
clearAllConnections(Network self, range const & ourRange=range(long(1),long(0)))
connectAll2All(self, connectionType, allowAutapses=False)
connectAll2All(Network self, char const * connectionType, bool allowAutapses=False)
connectWithWiringProbability(self, fromType, toType, connectionType, probability, latencyString='0')
get(self, index)
get(Network self, int index) -> Neuron
getAllNeurons(self)
getAllOutboundConnectionTypes(self)
getCompletionFraction(self)
getCompletionFraction(Network self) -> double
getIDsForNeuronType(self, neuronType)
Returns all the ID#s for the neurons within the given neuron type.
getInboundConnectionTypesByNeuronType(self, neuronType)
getName(self)
getName(Network self) -> string
getNeuron(self, neuronID)
Returns the Neuron with the given neuronID from the network.
getNeuronTypes(self)
Returns a list of neuron types in the network.
getNeuronTypesDictionary(self)
Returns a dictionary of neuron types as keys with a list of neurons of that type as value.
getNeuronsByID(self, ids)
getNeuronsByType(self, neuronType)
Returns a list of neurons with the given neuron type from the network.
getOutboundConnectionTypesByNeuronType(self, neuronType)
getRandomIDfromNeuronType(self, neuronType)
Randomly selects a neuron ID from the list of neurons with the 'neuronType' passed as argument.
load(self, filename, storageSpace=32670, dt=-1, quietload=0)
load(Network self, char const * filename, long const & storageSpace=32670, fp_type dt=-1, int quietload=0) -> int
loadAdjacencyMatrix(self, ifilename, connectionType=None, connectionDictionary=None)
move(self, initpos, finalpos)
move(Network self, int initpos, int finalpos)
remove(self, neuron)
remove(Network self, Neuron neuron)
removeAllConnections(self)
removeConnectionsFrom(self, fromType, toType, connectionType='Excitatory')
removeNeuronsByID(self, ids)
removeNeuronsByType(self, neuronType)
save(self, *args)
save(Network self, char const * filename, bool const & compress=True, int const nrnDetailLvl=2) -> int
save(Network self) -> int
saveAdjacencyMatrix(self, ofilename, connectionType, columnSeparator=' ')
setCompletionFraction(self, newFraction)
setCompletionFraction(Network self, double newFraction)
setName(self, name2)
setName(Network self, string name2)
shuffle(self)
shuffle(Network self)
size(self)
size(Network self) -> int
stats(self, columnWidth=15)
summarize(self, columnWidth=12)
updateIDs(self)
updateIDs(Network self)

Static methods defined here:
__swig_destroy__ = delete_Network(...)
delete_Network(Network self)
getCurrentTime()
getCurrentTime() -> double
setCurrentTime(currentTime2)
setCurrentTime(double currentTime2)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
currentTime
currentTime : double
neurons
neurons : GArray<(p.Neuron)>
thisown
The membership flag
tpoint
tpoint : FArray<(double)>

 
class NetworkProxy(builtins.object)
    NetworkProxy(*args)
 
Proxy of C++ NetworkProxy class.
 
  Methods defined here:
__init__(self, *args)
__init__(NetworkProxy self) -> NetworkProxy
__init__(NetworkProxy self, Network network) -> NetworkProxy
__repr__ = _swig_repr(self)
getInstance(self)
getInstance(NetworkProxy self) -> Network
getName(self)
getName(NetworkProxy self) -> string
getOutputDirectory(self)
getOutputDirectory(NetworkProxy self) -> string
printOut(self)
printOut(NetworkProxy self)
setName(self, *args)
setName(NetworkProxy self, char * newName)
setName(NetworkProxy self, string newName)
setOutputDirectory(self, outputDirectory)
setOutputDirectory(NetworkProxy self, string outputDirectory)

Static methods defined here:
__swig_destroy__ = delete_NetworkProxy(...)
delete_NetworkProxy(NetworkProxy self)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
thisown
The membership flag

 
class Neuron(builtins.object)
    Neuron(*args, **kwargs)
 
Proxy of C++ Neuron class.
 
  Methods defined here:
__init__(self, *args, **kwargs)
Initialize self.  See help(type(self)) for accurate signature.
__repr__ = _swig_repr(self)
addConnectionFrom(self, connectionType, fromNeuron, latency=0, defaultWeight=1.0)
addConnectionFrom(Neuron self, unsigned long const & connectionType, Neuron fromNeuron, fp_type const & latency=0, fp_type const & defaultWeight=1.0)
addConnectionTo(self, *args)
addConnectionTo(Neuron self, char const * connectionType, Neuron toNeuron, fp_type const & latency=0.0, fp_type const & weight=1.0)
addConnectionTo(Neuron self, unsigned long const & connectionType, Neuron toNeuron, fp_type const & latency=0.0, fp_type const & weight=1.0)
addConnectionsTo(self, connectionType, compartments)
Adds the same type of connection to all the target compartments.
addGroup(self, groupName)
addGroup(Neuron self, string groupName)
addInputVar(self, *args)
addInputVar(Neuron self, string aname, fp_type * actual)
addInputVar(Neuron self, string aname) -> bool
addOutputVar(self, gname, shouldOut=True)
addOutputVar(Neuron self, string gname, bool const & shouldOut=True) -> bool
addStatVar(self, gname)
addStatVar(Neuron self, string gname) -> bool
addToParameterVar(self, parameterName, value)
addToParameterVar(Neuron self, char const * parameterName, double value)
attemptAddInputVar(self, aname, actual)
attemptAddInputVar(Neuron self, string aname, fp_type * actual)
disconnectAll(self)
disconnectAll(Neuron self)
disconnectType(self, *args)
disconnectType(Neuron self, char const * connectionType)
disconnectType(Neuron self, unsigned long const & connectionType)
getGroup(self, index)
getGroup(Neuron self, int const & index) -> string
getGroups(self)
Get the groups that this neuron is associated with as a list.
getInboundConnection(self, index, connectionType)
getInboundConnection(Neuron self, int index, char const * connectionType) -> Neuron
getInboundConnectionID(self, index, connectionType)
getInboundConnectionID(Neuron self, int index, char const * connectionType) -> int
getInboundConnectionType(self, connectionType)
getInboundConnectionType(Neuron self, unsigned long const & connectionType) -> char const *
getInboundConnectionTypeIndex(self, connectionType)
getInboundConnectionTypeIndex(Neuron self, char const * connectionType) -> int
getInboundConnectionTypes(self)
Returns a list of connection types from other neurons.
getInboundConnections(self, connectionType)
Returns a list of Connections representing all the connections from other neurons.
getName(self)
getName(Neuron self) -> char const *
getNeuronType(self)
getNeuronType(Neuron self) -> char const *
getNumberOfGroups(self)
getNumberOfGroups(Neuron self) -> int
getNumberOfInboundConnectionTypes(self)
getNumberOfInboundConnectionTypes(Neuron self) -> int
getNumberOfInboundConnections(self, *args)
getNumberOfInboundConnections(Neuron self) -> int
getNumberOfInboundConnections(Neuron self, char const * connectionType) -> int
getNumberOfOutboundConnectionTypes(self)
getNumberOfOutboundConnectionTypes(Neuron self) -> int
getNumberOfOutboundConnections(self, *args)
getNumberOfOutboundConnections(Neuron self) -> int
getNumberOfOutboundConnections(Neuron self, char const * connectionType) -> int
getNumberOfParameterVars(self)
getNumberOfParameterVars(Neuron self) -> int
getNumberOfStateVars(self)
getNumberOfStateVars(Neuron self) -> int
getNumberOfWienerVars(self)
getNumberOfWienerVars(Neuron self) -> int
getOutboundConnection(self, index, connectionType)
getOutboundConnection(Neuron self, int index, char const * connectionType) -> Neuron
getOutboundConnectionID(self, index, connectionType)
getOutboundConnectionID(Neuron self, int index, char const * connectionType) -> int
getOutboundConnectionIDs(self, connectionType)
Returns a list of ID#s of the neurons this neuron is connected to.
getOutboundConnectionType(self, connectionType)
getOutboundConnectionType(Neuron self, unsigned long const & connectionType) -> char const *
getOutboundConnectionTypeIndex(self, connectionType)
getOutboundConnectionTypeIndex(Neuron self, char const * connectionType) -> int
getOutboundConnectionTypes(self)
Returns a list of connection types to other neurons.
getOutboundConnections(self, connectionType)
Returns a list of Connections representing all the connections to other neurons.
getParameter(self, name)
Gets the Neuron's parameter with the specified 'name'.
getParameterName(self, index)
getParameterName(Neuron self, int const & index) -> char const *
getParameterNames(self)
Returns a list of the Neuron's parameter names.
getParameterVar(self, parameterName)
getParameterVar(Neuron self, char const * parameterName) -> double
getStateVar(self, *args)
getStateVar(Neuron self, char const * stateVarName) -> double
getStateVar(Neuron self, unsigned int & index) -> fp_type
getStateVariable(self, stateVariable)
Gets the value of the state variable with name, 'stateVariable'.
getStateVariableName(self, index)
getStateVariableName(Neuron self, int const & index) -> char const *
getStateVariableNames(self)
Returns an array with each state variable's name.
isParameter(self, name)
Returns True if the Neuron contains a parameter with the specified 'name'.
isStateVariable(self, name)
Returns True if the Neuron contains a state variable with the specified 'name'.
removeConnectionFrom(self, connectionType, fromNeuron)
removeConnectionFrom(Neuron self, unsigned long const & connectionType, Neuron fromNeuron)
removeConnectionTo(self, *args)
removeConnectionTo(Neuron self, char const * connectionType, Neuron toNeuron)
removeConnectionTo(Neuron self, unsigned long const & connectionType, Neuron toNeuron)
removeInputs(self)
removeInputs(Neuron self)
setInputVariables(self)
setInputVariables(Neuron self)
setName(self, gname)
setName(Neuron self, char const * gname)
setParameter(self, name, value)
Sets the Neuron's parameter with the specified 'name' to the specified 'value'.
setParameterVar(self, parameterName, value)
setParameterVar(Neuron self, char const * parameterName, double value)
setStateVar(self, statevar, index)
setStateVar(Neuron self, double & statevar, unsigned int & index)
setStateVariable(self, name, value)
Sets the Neuron's state variable with the specified 'name' to the specified 'value'.

Static methods defined here:
__swig_destroy__ = delete_Neuron(...)
delete_Neuron(Neuron self)
setPrintStepSize(a)
setPrintStepSize(int const & a)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
aliasingType
aliasingType : int
connectionValue
connectionValue : TArray<(fp_type)>
coshTable
coshTable : p.fTable
cumulativeIter
cumulativeIter : sizeofIter
dt
dt : double
id
id : int
intraExperimentIter
intraExperimentIter : sizeofIter
name
name : std::string
noise_param
noise_param : fp_type
oneOverPSS
oneOverPSS : double
outputBufferIter
outputBufferIter : sizeofIter
printStepIter
printStepIter : sizeofIter
printStepSize
printStepSize : sizeofIter
t
t : p.FArray<(double)>
thisown
The membership flag
tpoint
tpoint : p.double
xInfTable
xInfTable : p.fTable

 
class Setup(builtins.object)
    Proxy of C++ Setup class.
 
  Methods defined here:
__init__(self)
__init__(Setup self) -> Setup
__repr__ = _swig_repr(self)
addExperiment(self, experiment)
addExperiment(Setup self, Experiment experiment)
addExperiments(self, experiment, numberOfExperiments)
addExperiments(Setup self, Experiment experiment, int numberOfExperiments)
addNetwork(self, network)
addNetwork(Setup self, Network network)
addNetworkProxy(self, proxy)
addNetworkProxy(Setup self, NetworkProxy proxy)
addOutputStatsVariable(self, variableName)
addOutputStatsVariable(Setup self, string variableName)
addOutputVariable(self, variableName)
addOutputVariable(Setup self, string variableName)
addRasterVariable(self, variableName)
addRasterVariable(Setup self, string variableName)
backup(self, path)
backup(Setup self, string path)
clearExperiments(self)
clearExperiments(Setup self)
clearOutputVariables(self)
clearOutputVariables(Setup self)
getAliasType(self)
getAliasType(Setup self) -> string
getAnalysisVariable(self, index)
getAnalysisVariable(Setup self, int index) -> string
getCompletionFraction(self)
getCompletionFraction(Setup self) -> double
getDecorate(self)
getDecorate(Setup self) -> int
getDt(self)
getDt(Setup self) -> double
getExperiment(self, index)
getExperiment(Setup self, int index) -> string
getExperimentsList(self)
getExperimentsMap(self)
getFolderPathName(self)
getFolderPathName(Setup self) -> string
getMethod(self)
getMethod(Setup self) -> string
getName(self)
getName(Setup self) -> string
getNetwork(self)
getNetwork(Setup self) -> Network
getNetworkName(self)
getNetworkName(Setup self) -> string
getNetworkProxies(self)
getNetworkProxies(Setup self) -> GArray< NetworkProxy * > &
getNumberOfAnalysisVariables(self)
getNumberOfAnalysisVariables(Setup self) -> int
getNumberOfExperiments(self)
getNumberOfExperiments(Setup self) -> int
getNumberOfOutputStats(self)
getNumberOfOutputStats(Setup self) -> int
getNumberOfOutputVariables(self)
getNumberOfOutputVariables(Setup self) -> int
getNumberOfRasterVariables(self)
getNumberOfRasterVariables(Setup self) -> int
getOutputStat(self, index)
getOutputStat(Setup self, int index) -> string
getOutputVariable(self, index)
getOutputVariable(Setup self, int index) -> string
getOutputVariablesList(self)
getPrintStepSize(self)
getPrintStepSize(Setup self) -> int
getRasterVariable(self, index)
getRasterVariable(Setup self, int index) -> string
getRasterVariablesList(self)
getSaveLvl(self)
getSaveLvl(Setup self) -> int
getSetupSeed(self)
getSetupSeed(Setup self) -> long
getSimulationRngState(self)
getSimulationRngState(Setup self) -> string
getSimulationSeed(self)
getSimulationSeed(Setup self) -> long
load(self, *args)
load(Setup self, char * setupFilename)
load(Setup self, string setupFilename)
save(self, *args)
save(Setup self, char * setupFilename)
save(Setup self, string setupFilename)
save(Setup self)
setAliasType(self, aliasType2)
setAliasType(Setup self, string aliasType2)
setCompletionFraction(self, newFraction)
setCompletionFraction(Setup self, double newFraction)
setCurrentNetworkIndex(self, index)
setCurrentNetworkIndex(Setup self, int const index)
setDecorate(self, index)
setDecorate(Setup self, int index)
setDt(self, dt2)
setDt(Setup self, double dt2)
setFolderPathName(self, folderName)
setFolderPathName(Setup self, string folderName)
setMethod(self, *args)
setMethod(Setup self, string method)
setMethod(Setup self, char * method)
setName(self, name)
setName(Setup self, string name)
setNetwork(self, network)
setNetwork(Setup self, Network network)
setPrintStepSize(self, printStepSize2)
setPrintStepSize(Setup self, int printStepSize2)
setSaveLvl(self, index)
setSaveLvl(Setup self, int index)
setSimulationRngState(self, value)
setSimulationRngState(Setup self, string value)

Static methods defined here:
__swig_destroy__ = delete_Setup(...)
delete_Setup(Setup self)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
thisown
The membership flag

 
class SwigPyIterator(builtins.object)
    SwigPyIterator(*args, **kwargs)
 

 
  Methods defined here:
__add__(self, n)
__eq__(self, x)
Return self==value.
__iadd__(self, n)
__init__(self, *args, **kwargs)
Initialize self.  See help(type(self)) for accurate signature.
__isub__(self, n)
__iter__(self)
__ne__(self, x)
Return self!=value.
__next__(self)
__repr__ = _swig_repr(self)
__sub__(self, *args)
advance(self, n)
copy(self)
decr(self, n=1)
distance(self, x)
equal(self, x)
incr(self, n=1)
next(self)
previous(self)
value(self)

Static methods defined here:
__swig_destroy__ = delete_SwigPyIterator(...)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
thisown
The membership flag

Data and other attributes defined here:
__hash__ = None

 
class string(builtins.object)
    string(*args)
 

 
  Methods defined here:
__add__(self, v)
__bool__(self)
__delitem__(self, *args)
__delslice__(self, i, j)
__eq__(self, v)
Return self==value.
__ge__(self, v)
Return self>=value.
__getitem__(self, *args)
__getslice__(self, i, j)
__gt__(self, v)
Return self>value.
__iadd__(self, v)
__init__(self, *args)
Initialize self.  See help(type(self)) for accurate signature.
__iter__(self)
__le__(self, v)
Return self<=value.
__len__(self)
__lt__(self, v)
Return self<value.
__ne__(self, v)
Return self!=value.
__nonzero__(self)
__radd__(self, v)
__repr__ = _swig_repr(self)
__rlshift__(self, out)
__setitem__(self, *args)
__setslice__(self, *args)
__str__(self)
Return str(self).
assign(self, *args)
begin(self)
c_str(self)
capacity(self)
copy(self, _string__s, _string__n, _string__pos=0)
empty(self)
end(self)
erase(self, *args)
find(self, *args)
find_first_not_of(self, *args)
find_first_of(self, *args)
find_last_not_of(self, *args)
find_last_of(self, *args)
get_allocator(self)
insert(self, *args)
iterator(self)
length(self)
max_size(self)
rbegin(self)
rend(self)
replace(self, *args)
reserve(self, _string__res_arg)
resize(self, *args)
rfind(self, *args)
shrink_to_fit(self)
size(self)
substr(self, *args)
swap(self, v)

Static methods defined here:
__swig_destroy__ = delete_string(...)
delete_string(string self)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
thisown
The membership flag

Data and other attributes defined here:
__hash__ = None
npos = 18446744073709551615

 
Functions
       
acos(x, /)
Return the arc cosine (measured in radians) of x.
 
The result is between 0 and pi.
acosh(x, /)
Return the inverse hyperbolic cosine of x.
addConnectionsTo(self, connectionType, compartments)
Adds the same type of connection to all the target compartments.
addConnections_FixedInbound(self, fromNeuronType, toNeuronType, numberOfConnections, latencyString, connectionType='Excitatory')
addConnections_FixedOutbound(self, fromNeuronType, toNeuronType, numberOfConnections, latencyString, connectionType='Excitatory')
asin(x, /)
Return the arc sine (measured in radians) of x.
 
The result is between -pi/2 and pi/2.
asinh(x, /)
Return the inverse hyperbolic sine of x.
atan(x, /)
Return the arc tangent (measured in radians) of x.
 
The result is between -pi/2 and pi/2.
atan2(y, x, /)
Return the arc tangent (measured in radians) of y/x.
 
Unlike atan(y/x), the signs of both x and y are considered.
atanh(x, /)
Return the inverse hyperbolic tangent of x.
ceil(x, /)
Return the ceiling of x as an Integral.
 
This is the smallest integer >= x.
changeAttribute(self, neuronType, change)
comb(n, k, /)
Number of ways to choose k items from n items without repetition and without order.
 
Evaluates to n! / (k! * (n - k)!) when k <= n and evaluates
to zero when k > n.
 
Also called the binomial coefficient because it is equivalent
to the coefficient of k-th term in polynomial expansion of the
expression (1 + x)**n.
 
Raises TypeError if either of the arguments are not integers.
Raises ValueError if either of the arguments are negative.
connectAll2All(self, connectionType, allowAutapses=False)
connectWithWiringProbability(self, fromType, toType, connectionType, probability, latencyString='0')
copysign(x, y, /)
Return a float with the magnitude (absolute value) of x but the sign of y.
 
On platforms that support signed zeros, copysign(1.0, -0.0)
returns -1.0.
cos(x, /)
Return the cosine of x (measured in radians).
cosh(x, /)
Return the hyperbolic cosine of x.
degrees(x, /)
Convert angle x from radians to degrees.
dist(p, q, /)
Return the Euclidean distance between two points p and q.
 
The points should be specified as sequences (or iterables) of
coordinates.  Both inputs must have the same dimension.
 
Roughly equivalent to:
    sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))
erf(x, /)
Error function at x.
erfc(x, /)
Complementary error function at x.
exp(x, /)
Return e raised to the power of x.
expm1(x, /)
Return exp(x)-1.
 
This function avoids the loss of precision involved in the direct evaluation of exp(x)-1 for small x.
fabs(x, /)
Return the absolute value of the float x.
factorial(x, /)
Find x!.
 
Raise a ValueError if x is negative or non-integral.
floor(x, /)
Return the floor of x as an Integral.
 
This is the largest integer <= x.
fmod(x, y, /)
Return fmod(x, y), according to platform C.
 
x % y may differ.
frexp(x, /)
Return the mantissa and exponent of x, as pair (m, e).
 
m is a float and e is an int, such that x = m * 2.**e.
If x is 0, m and e are both 0.  Else 0.5 <= abs(m) < 1.0.
fsum(seq, /)
Return an accurate floating point sum of values in the iterable seq.
 
Assumes IEEE-754 floating point arithmetic.
gamma(x, /)
Gamma function at x.
gcd(*integers)
Greatest Common Divisor.
getAllNeurons(self)
getAllOutboundConnectionTypes(self)
getChangeStrings(self)
Returns the change expressions associated with this Experiment.
getConnectionType(index)
getConnectionType(int index) -> char const *
getConnectionTypeFromVariable(index)
getConnectionTypeFromVariable(int index) -> int
getConnectionTypeTargetRange(index)
getConnectionTypeTargetRange(int index) -> range
getConnectionTypes()
getExperimentsList(self)
getExperimentsMap(self)
getGroups(self)
Get the groups that this neuron is associated with as a list.
getIDsForNeuronType(self, neuronType)
Returns all the ID#s for the neurons within the given neuron type.
getInboundConnectionTypes(self)
Returns a list of connection types from other neurons.
getInboundConnectionTypesByNeuronType(self, neuronType)
getInboundConnections(self, connectionType)
Returns a list of Connections representing all the connections from other neurons.
getNeuron(*args)
getNeuron(char * className) -> Neuron
getNeuron(char * className, long const & storageSpace) -> Neuron
getNeuron(string className, long const & storageSpace) -> Neuron
getNeuronType(index)
getNeuronType(int index) -> char const *
getNeuronTypes(self)
Returns a list of neuron types in the network.
getNeuronTypesDictionary(self)
Returns a dictionary of neuron types as keys with a list of neurons of that type as value.
getNeurons()
getNeuronsByID(self, ids)
getNeuronsByType(self, neuronType)
Returns a list of neurons with the given neuron type from the network.
getNumberOfConnectionTypes()
getNumberOfConnectionTypes() -> int
getNumberOfNeuronTypes()
getNumberOfNeuronTypes() -> int
getOutboundConnectionIDs(self, connectionType)
Returns a list of ID#s of the neurons this neuron is connected to.
getOutboundConnectionTypes(self)
Returns a list of connection types to other neurons.
getOutboundConnectionTypesByNeuronType(self, neuronType)
getOutboundConnections(self, connectionType)
Returns a list of Connections representing all the connections to other neurons.
getOutputVariablesList(self)
getParameter(self, name)
Gets the Neuron's parameter with the specified 'name'.
getParameterNames(self)
Returns a list of the Neuron's parameter names.
getRandomIDfromNeuronType(self, neuronType)
Randomly selects a neuron ID from the list of neurons with the 'neuronType' passed as argument.
getRasterVariablesList(self)
getStateVariable(self, stateVariable)
Gets the value of the state variable with name, 'stateVariable'.
getStateVariableNames(self)
Returns an array with each state variable's name.
getStateVariables(self)
Returns a dictionary with the value of each state variable.
getrandbits(k, /) method of random.Random instance
getrandbits(k) -> x.  Generates an int with k random bits.
hypot(...)
hypot(*coordinates) -> value
 
Multidimensional Euclidean distance from the origin to a point.
 
Roughly equivalent to:
    sqrt(sum(x**2 for x in coordinates))
 
For a two dimensional point (x, y), gives the hypotenuse
using the Pythagorean theorem:  sqrt(x*x + y*y).
 
For example, the hypotenuse of a 3/4/5 right triangle is:
 
    >>> hypot(3.0, 4.0)
    5.0
isNeuron(className)
isNeuron(string className) -> bool
isParameter(self, name)
Returns True if the Neuron contains a parameter with the specified 'name'.
isStateVariable(self, name)
Returns True if the Neuron contains a state variable with the specified 'name'.
isclose(a, b, *, rel_tol=1e-09, abs_tol=0.0)
Determine whether two floating point numbers are close in value.
 
  rel_tol
    maximum difference for being considered "close", relative to the
    magnitude of the input values
  abs_tol
    maximum difference for being considered "close", regardless of the
    magnitude of the input values
 
Return True if a is close in value to b, and False otherwise.
 
For the values to be considered close, the difference between them
must be smaller than at least one of the tolerances.
 
-inf, inf and NaN behave similarly to the IEEE 754 Standard.  That
is, NaN is not close to anything, even itself.  inf and -inf are
only close to themselves.
isfinite(x, /)
Return True if x is neither an infinity nor a NaN, and False otherwise.
isinf(x, /)
Return True if x is a positive or negative infinity, and False otherwise.
isnan(x, /)
Return True if x is a NaN (not a number), and False otherwise.
isqrt(n, /)
Return the integer part of the square root of the input.
lcm(*integers)
Least Common Multiple.
ldexp(x, i, /)
Return x * (2**i).
 
This is essentially the inverse of frexp().
lgamma(x, /)
Natural logarithm of absolute value of Gamma function at x.
loadAdjacencyMatrix(self, ifilename, connectionType=None, connectionDictionary=None)
log(...)
log(x, [base=math.e])
Return the logarithm of x to the given base.
 
If the base not specified, returns the natural logarithm (base e) of x.
log10(x, /)
Return the base 10 logarithm of x.
log1p(x, /)
Return the natural logarithm of 1+x (base e).
 
The result is computed in a way which is accurate for x near zero.
log2(x, /)
Return the base 2 logarithm of x.
modf(x, /)
Return the fractional and integer parts of x.
 
Both results carry the sign of x and are floats.
nextafter(x, y, /)
Return the next floating-point value after x towards y.
perm(n, k=None, /)
Number of ways to choose k items from n items without repetition and with order.
 
Evaluates to n! / (n - k)! when k <= n and evaluates
to zero when k > n.
 
If k is not specified or is None, then k defaults to n
and the function returns n!.
 
Raises TypeError if either of the arguments are not integers.
Raises ValueError if either of the arguments are negative.
pow(x, y, /)
Return x**y (x to the power of y).
printNeurons()
printNeurons()
prod(iterable, /, *, start=1)
Calculate the product of all the elements in the input iterable.
 
The default start value for the product is 1.
 
When the iterable is empty, return the start value.  This function is
intended specifically for use with numeric values and may reject
non-numeric types.
radians(x, /)
Convert angle x from degrees to radians.
random() method of random.Random instance
random() -> x in the interval [0, 1).
remainder(x, y, /)
Difference between x and the closest integer multiple of y.
 
Return x - n*y where n*y is the closest integer multiple of y.
In the case where x is exactly halfway between two multiples of
y, the nearest even value of n is used. The result is always exact.
removeAllConnections(self)
removeConnectionsFrom(self, fromType, toType, connectionType='Excitatory')
removeNeuronsByID(self, ids)
removeNeuronsByType(self, neuronType)
saveAdjacencyMatrix(self, ofilename, connectionType, columnSeparator=' ')
setChangeStrings(self, newChangeStrings)
Sets the change expressions associated with this Experiment.
setParameter(self, name, value)
Sets the Neuron's parameter with the specified 'name' to the specified 'value'.
setStateVariable(self, name, value)
Sets the Neuron's state variable with the specified 'name' to the specified 'value'.
sin(x, /)
Return the sine of x (measured in radians).
sinh(x, /)
Return the hyperbolic sine of x.
sqrt(x, /)
Return the square root of x.
stats(self, columnWidth=15)
summarize(self, columnWidth=12)
tan(x, /)
Return the tangent of x (measured in radians).
tanh(x, /)
Return the hyperbolic tangent of x.
trunc(x, /)
Truncates the Real x to the nearest Integral toward 0.
 
Uses the __trunc__ magic method.
ulp(x, /)
Return the value of the least significant bit of the float x.

 
Data
        DEBUGGING = 1
EXPERIMENTER_MAX_CHOICE_LENG = 50
EXPERIMENTRUNNER_H = 1
EXPERIMENT_H = 1
IGNORE_FIRST_INTERVAL = 1
LOGGER_H = 1
MAX_CACHE = 32670
MAX_EXPERIMENTS_DEPTH = 4
MIN_CONNECTION_ROOM = 15
NETWORKPROXY_H = 1
NETWORK_H = 1
NEURON_FACTORY_H = 1
NEURON_H = 1
NUMERICALLY_SAFE = 1
ONE_SIXTH = 0.16666666666666666
SETUP_H = 1
TWO_SIXTH = 0.3333333333333333
cvar = <Swig global variables>
e = 2.718281828459045
inf = inf
nan = nan
pi = 3.141592653589793
tau = 6.283185307179586