added data for data overview

ampullaryexamplecell.py

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+2018-06-25-ad-invivo-1;840.79;3887;15;259.25592349081495;0.6766575880087552;-0.35124496082400353;0.0508824328737235501;0.8257844347755129;0.2964487905301080861;0;0;5170.3308232870259;368.67685587127426;300;20;20;259.14749999999998;0.68457262313217959;65.577361644539224;44.000542966933345;22.503685758850249;0.01;62.5;10189.834098848351;19.53125;0.13220188527437754;0.000;300;10000000;1.0515;222.66;1.0983;230.47;100;1.4437;257.81;1.1154;269.53;0;0
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+2018-06-25-ad-invivo-1;840.79;3887;15;259.25592349081495;0.6766575880087552;-0.35124496082400353;0.0508824328737235501;0.8257844347755129;0.2964487905301080861;0;0;5170.3308232870259;368.67685587127426;300;20;20;260.86000000000001;1.0925091318491862;229.97219962778385;182.34253141725975;119.36621529968225;0.1;39.0625;4631.583569391275;19.53125;0.809995818201671325;0.000;300;1000000;1.0007;222.66;1.0085;222.66;100;1.2415;261.72;1.1139;289.06;0;0

dataoverview.py

@@ -1,11 +1,15 @@
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
+from pathlib import Path
 from scipy.stats import pearsonr, gaussian_kde
 from scipy.stats import mannwhitneyu
 from thunderlab.tabledata import TableData
 from plotstyle import plot_style, lighter, significance_str
 
 
+data_path = Path('data')
+
+
 def plot_corr(ax, data, xcol, ycol, zcol, zmin, zmax, xpdfmax, cmap, color,
               nli_thresh):
     ax.axhline(nli_thresh, color='k', ls=':', lw=0.5)
@@ -169,10 +173,16 @@ def plot_mod_nli_ampul(ax, data, ycol, nli_thresh, color):
 
     
 if __name__ == '__main__':
-    punit_model = TableData('summarychi2noise.csv', sep=';')
+    punit_model = TableData(data_path /
+                            'Apteronotus_leptorhynchus-Punit-models.csv',
+                            sep=';')
     punit_model = punit_model[punit_model('contrast') > 1e-6, :]
-    punit_data = TableData('Apteronotus_leptorhynchus-Punit-data.csv', sep=';')
-    ampul_data = TableData('Apteronotus_leptorhynchus-Ampullary-data.csv')
+    punit_data = TableData(data_path /
+                           'Apteronotus_leptorhynchus-Punit-data.csv',
+                           sep=';')
+    ampul_data = TableData(data_path /
+                           'Apteronotus_leptorhynchus-Ampullary-data.csv',
+                           sep=';')
     nli_thresh = 1.8
 
     u, p = mannwhitneyu(punit_model('cvbase'), punit_data('cvbase'))

punitexamplecell.py

@@ -28,7 +28,7 @@ example_cells = [
                  ##['2018-08-29-af', 1],             #  383Hz, 5%, no diagonal
                  ]
 
-data_path = Path('data')
+data_path = Path('data') / 'cells'
 
 
 def load_baseline(path, cell_name):