updated data and figures to new analysis with the right units
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e87d63c46b
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d043a8c47c
@ -3,8 +3,10 @@ import matplotlib.pyplot as plt
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from pathlib import Path
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from spectral import diag_projection, peak_size
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from plotstyle import plot_style
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from plotstyle import plot_chi2
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from punitexamplecell import load_baseline, load_noise, load_spectra
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||||
from punitexamplecell import plot_chi2, plot_colorbar
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from punitexamplecell import plot_response_spectrum, plot_response
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||||
from punitexamplecell import plot_gain, plot_diagonals, plot_isih_small
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example_cell = [['2012-05-15-ac', 3],
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@ -12,7 +14,7 @@ example_cell = [['2012-05-15-ac', 3],
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example_cells = [
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['2010-11-26-an', 0],
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['2011-10-25-ac', 0],
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['2010-11-08-aa', 1],
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['2011-02-18-ab', 1],
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['2014-01-16-aj', 5],
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]
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@ -26,150 +28,38 @@ def plot_isih(ax, s, rate, cv, isis, pdf):
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ax.set_xlim(0, 12)
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ax.set_xticks_delta(4)
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ax.set_xlabel('ISI', 'ms')
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ax.text(0, 1.08, 'Ampullary:', transform=ax.transAxes, color=s.cell_color1,
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fontsize='large')
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ax.text(0.95, 1.08, f'$r={rate:.0f}$Hz, CV$_{{\\rm base}}$={cv:.2f}',
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||||
ax.text(0.95, 1.08, f'CV$_{{\\rm base}}$={cv:.2f}, $r={rate:.0f}$Hz',
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transform=ax.transAxes)
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def plot_isih2(ax, s, rate, cv, isis, pdf):
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ax.show_spines('b')
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ax.fill_between(1000*isis, pdf, facecolor=s.cell_color1)
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ax.set_xlim(0, 20)
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#ax.set_xticks_delta(5)
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#ax.set_xticks_blank()
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#ax.set_xticks_fixed([0, 5, 10, 15, 20], ['0', '', '', '', '20\\,ms'])
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ax.set_xticks_fixed([0, 5, 10, 15, 20], ['0', '5', '10', '15', '20\\,ms'])
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||||
ax.text(1, 1.1, f'CV$_{{\\rm base}}$={cv:.2f}', ha='right',
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transform=ax.transAxes)
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ax.text(1, 0.6, f'$r={rate:.0f}$Hz', ha='right', transform=ax.transAxes)
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def plot_response_spectrum(ax, s, eodf, rate, freqs, prr):
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rate_i = np.argmax(prr[freqs < 0.7*eodf])
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eod_i = np.argmax(prr[freqs > 500]) + np.argmax(freqs > 500)
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power_db = 10*np.log10(prr/np.max(prr))
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ax.show_spines('b')
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mask = (freqs > 30) & (freqs < 890)
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||||
#ax.plot(freqs[mask], power_db[mask], **s.lsC1)
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#ax.plot(freqs[eod_i], power_db[eod_i] + 2, **s.psFEOD)
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||||
#ax.plot(freqs[rate_i], power_db[rate_i] + 2, **s.psF0)
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||||
#ax.set_ylim(-25, 5)
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||||
ax.plot(freqs[mask], 1e-3*prr[mask], **s.lsC1)
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||||
ax.plot(freqs[eod_i], 1e-3*prr[eod_i] + 0.4, **s.psFEOD)
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||||
ax.plot(freqs[rate_i], 1e-3*prr[rate_i] + 0.4, **s.psF0)
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||||
ax.set_ylim(0, 6)
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||||
ax.set_xlim(0, 900)
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||||
ax.set_xticks_delta(300)
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||||
ax.set_xlabel('$f$', 'Hz')
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#ax.text(freqs[eod_i], power_db[eod_i] + 4, '$f_{\\rm EOD}$',
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# ha='center')
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||||
#ax.text(freqs[rate_i], power_db[rate_i] + 4, '$r$',
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||||
# ha='center')
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||||
#ax.yscalebar(1.05, 0, 10, 'dB', ha='right')
|
||||
ax.text(freqs[eod_i], 1e-3*prr[eod_i] + 0.8, '$f_{\\rm EOD}$',
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||||
ha='center')
|
||||
ax.text(freqs[rate_i], 1e-3*prr[rate_i] + 0.8, '$r$',
|
||||
ha='center')
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||||
ax.yscalebar(1.05, 0, 1, 'kHz', ha='right')
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def plot_response(ax, s, eodf, time1, stimulus1, contrast1, spikes1, contrast2, spikes2):
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t0 = 0.3
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t1 = 0.4
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maxtrials = 8
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trials = np.arange(maxtrials)
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||||
ax.show_spines('')
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||||
ax.eventplot(spikes1[2:2+maxtrials], lineoffsets=trials - maxtrials + 1,
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||||
linelength=0.8, linewidths=1, color=s.cell_color1)
|
||||
ax.eventplot(spikes2[2:2+maxtrials], lineoffsets=trials - 2*maxtrials,
|
||||
linelength=0.8, linewidths=1, color=s.cell_color2)
|
||||
am = contrast1*stimulus1
|
||||
eod = np.sin(2*np.pi*eodf*time1) + am
|
||||
ax.plot(time1, 4*eod + 7, **s.lsEOD)
|
||||
ax.plot(time1, 4*(1 + am) + 7, **s.lsAM)
|
||||
ax.set_xlim(t0, t1)
|
||||
ax.set_ylim(-2*maxtrials - 0.5, 14)
|
||||
ax.xscalebar(1, -0.05, 0.01, None, '10\\,ms', ha='right')
|
||||
ax.text(t1 + 0.003, -0.5*maxtrials, f'${100*contrast1:.0f}$\\,\\%',
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||||
va='center', color=s.cell_color1)
|
||||
ax.text(t1 + 0.003, -1.55*maxtrials, f'${100*contrast2:.0f}$\\,\\%',
|
||||
va='center', color=s.cell_color2)
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||||
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||||
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||||
def plot_gain(ax, s, fbase, contrast1, freqs1, gain1,
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contrast2, freqs2, gain2, fcutoff):
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||||
ax.axvline(fbase, **s.lsGrid)
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||||
ax.plot(freqs2, 1e-2*gain2, label=f'{100*contrast2:.0f}', **s.lsC2)
|
||||
ax.plot(freqs1, 1e-2*gain1, label=f'{100*contrast1:.0f}', **s.lsC1)
|
||||
ax.set_xlim(0, fcutoff)
|
||||
ax.set_ylim(0, 12)
|
||||
ax.set_xticks_delta(50)
|
||||
ax.set_yticks_delta(4)
|
||||
ax.set_xlabel('$f$', 'Hz')
|
||||
ax.set_ylabel(r'$|\chi_1|$', r'Hz/\%')
|
||||
ax.text(fbase, 12.5, '$r$', ha='center')
|
||||
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||||
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||||
def plot_diagonals(ax, s, fbase, contrast1, freqs1, chi21, contrast2, freqs2, chi22, fcutoff):
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||||
diags = []
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sis = []
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||||
sips = []
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||||
sifs = []
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||||
for contrast, freqs, chi2 in [[contrast1, freqs1, chi21], [contrast2, freqs2, chi22]]:
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||||
dfreqs, diag = diag_projection(freqs, chi2, 2*fcutoff)
|
||||
diags.append([dfreqs, diag])
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||||
sinorm, sirel, sif = peak_size(dfreqs, diag, fbase, median=False)
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||||
sip = diag[np.argmin(np.abs(dfreqs - sif))]
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||||
sis.append(sinorm)
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sips.append(sip)
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sifs.append(sif)
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||||
print(f' SI at {100*contrast:.1f}% contrast: {sinorm:.2f}')
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||||
#ax.axvline(fbase, **s.lsGrid)
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||||
ax.plot(diags[1][0], 1e-4*diags[1][1], **s.lsC2)
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||||
ax.plot(diags[0][0], 1e-4*diags[0][1], **s.lsC1)
|
||||
ax.plot(sifs[1], 1e-4*sips[1] + 0.3, clip_on=False, **s.psC2)
|
||||
ax.plot(sifs[0], 1e-4*sips[0] + 0.3, clip_on=False, **s.psC1)
|
||||
ax.set_xlim(0, 2*fcutoff)
|
||||
ax.set_ylim(0, 17)
|
||||
ax.set_xticks_delta(100)
|
||||
ax.set_yticks_delta(5)
|
||||
ax.set_xlabel('$f_1 + f_2$', 'Hz')
|
||||
#ax.set_ylabel(r'$|\chi_2|$', r'Hz/\%$^2$')
|
||||
ax.text(sifs[1] - 25, 1e-4*sips[1], f'{100*contrast2:.0f}\\%',
|
||||
ha='right')
|
||||
ax.text(sifs[1] + 35, 1e-4*sips[1], f'SI={sis[1]:.1f}')
|
||||
ax.text(sifs[0] - 25, 1e-4*sips[0] + 0.5, f'{100*contrast1:.0f}\\%',
|
||||
ha='right')
|
||||
ax.text(sifs[0] + 35, 1e-4*sips[0] + 0.5, f'SI={sis[0]:.1f}')
|
||||
#ax.text(fbase, 1.75, '$r$', ha='center')
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
"""
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||||
# find a nice example cell:
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||||
from thunderlab.tabledata import TableData
|
||||
data = TableData('data/Apteronotus_leptorhynchus-Ampullary-data.csv')
|
||||
data = data[(data['fcutoff'] > 140) & (data['fcutoff'] < 160), :]
|
||||
data = data[(data['nli'] > 2) & (data['nli'] < 2.5), :]
|
||||
data = data[(data['respmod2'] > 20) & (data['respmod2'] < 100), :]
|
||||
data = data[(data['cvbase'] > 0.05) & (data['cvbase'] < 0.2), :]
|
||||
data = data[(data['ratebase'] > 100) & (data['ratebase'] < 180), :]
|
||||
data = data[(data['sinorm_nmax'] > 5) & (data['sinorm_nmax'] < 50), :]
|
||||
data = data[(data['contrast'] > 0.04) & (data['contrast'] < 0.06), :]
|
||||
data = data[(data['respmod2'] > 0) & (data['respmod2'] < 100), :]
|
||||
data = data[(data['cvbase'] > 0) & (data['cvbase'] < 0.2), :]
|
||||
data = data[(data['ratebase'] > 50) & (data['ratebase'] < 180), :]
|
||||
for k in range(data.rows()):
|
||||
print(f'{data[k, "cell"]:<22s} s{data[k, "stimindex"]:02.0f}: '
|
||||
f'{100*data[k, "contrast"]:3g}%, {data[k, "respmod2"]:3.0f}Hz, '
|
||||
f'nli={data[k, "nli"]:5.2f}')
|
||||
f'{100*data[k, "contrast"]:3g}%, r={data[k, "ratebase"]:3.0f}Hz, '
|
||||
f'CV={data[k, "cvbase"]:4.2f}, '
|
||||
f'rmod={data[k, "respmod2"]:3.0f}Hz, '
|
||||
f'SI={data[k, "sinorm_nmax"]:5.2f}')
|
||||
print()
|
||||
exit()
|
||||
#exit()
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
#mode = 'all'
|
||||
mode = '100'
|
||||
|
||||
cell_name = example_cell[0][0]
|
||||
print('Example Ampullary cell:', cell_name)
|
||||
print('Example Ampullary cell:')
|
||||
eodf, rate, cv, isis, pdf, freqs, prr = load_baseline(data_path, cell_name)
|
||||
print(f' baseline firing rate: {rate:.0f}Hz')
|
||||
print(f' baseline firing CV : {cv:.2f}')
|
||||
print(f' {cell_name:<22s}: fbase={rate:3.0f}Hz, CV={cv:.2f}')
|
||||
contrast1, time1, stimulus1, spikes1 = load_noise(data_path,
|
||||
*example_cell[0])
|
||||
contrast2, time2, stimulus2, spikes2 = load_noise(data_path,
|
||||
@ -190,56 +80,59 @@ if __name__ == '__main__':
|
||||
s.psC1 = s.psA1
|
||||
s.psC2 = s.psA2
|
||||
fig, (ax1, ax2, ax3) = \
|
||||
plt.subplots(3, 1, height_ratios=[3, 0, 3, 0.2, 4.7],
|
||||
plt.subplots(3, 1, height_ratios=[3, 0, 3, 0.3, 4.7],
|
||||
cmsize=(s.plot_width, 0.85*s.plot_width))
|
||||
fig.subplots_adjust(leftm=8, rightm=9, topm=2, bottomm=4,
|
||||
wspace=0.4, hspace=0.4)
|
||||
axi, axp, axr = ax1.subplots(1, 3, width_ratios=[2, 3, 0, 10])
|
||||
axg, axc1, axc2, axd = ax2.subplots(1, 4, wspace=0.4)
|
||||
axg = axg.subplots(1, 1, width_ratios=[1, 0.1])
|
||||
axd = axd.subplots(1, 1, width_ratios=[0.2, 1])
|
||||
axs = ax3.subplots(2, 4, wspace=0.4, hspace=0.35, height_ratios=[1, 4])
|
||||
fig.subplots_adjust(leftm=8, rightm=2, topm=2, bottomm=3.5,
|
||||
wspace=0.4, hspace=0.42)
|
||||
axi, axp, axr = ax1.subplots(1, 3, width_ratios=[2, 3, 0, 10, 0.2])
|
||||
axg, axc1, axc2, axd = ax2.subplots(1, 4, wspace=0.2,
|
||||
width_ratios=[3.5, 0.5, 4, 4, 0.8, 3.5])
|
||||
axs = ax3.subplots(2, 4, wspace=0.4, hspace=0.35,
|
||||
width_ratios=[1, 0.1, 1, 1, 1, 0.1],
|
||||
height_ratios=[1, 4])
|
||||
|
||||
axi.text(0, 1.08, 'Ampullary:', transform=axi.transAxes,
|
||||
color=s.cell_color1, fontsize='large')
|
||||
plot_isih(axi, s, rate, cv, isis, pdf)
|
||||
plot_response_spectrum(axp, s, eodf, rate, freqs, prr)
|
||||
plot_response(axr, s, eodf, time1, stimulus1, contrast1, spikes1,
|
||||
contrast2, spikes2)
|
||||
contrast2, spikes2, am=False)
|
||||
|
||||
plot_gain(axg, s, rate, contrast1, freqs1, gain1,
|
||||
contrast2, freqs2, gain2, fcutoff1)
|
||||
pc = plot_chi2(axc1, s, contrast2, freqs2, chi22, fcutoff2, 10)
|
||||
axc1.plot([0, fcutoff2], [0, fcutoff2], zorder=20, **s.lsDiag)
|
||||
plot_gain(axg, s, contrast1, freqs1, gain1,
|
||||
contrast2, freqs2, gain2, fcutoff1, ymax=12, dy=4)
|
||||
axg.axvline(rate, **s.lsGrid)
|
||||
axg.text(rate, 12.5, '$r$', ha='center')
|
||||
axc = plot_chi2(axc1, s, freqs2, chi22, fcutoff2, None, 12)
|
||||
axc.remove()
|
||||
axc1.set_title(f'$c$={100*contrast2:g}\\,\\%',
|
||||
fontsize='medium', color=s.cell_color2)
|
||||
pc = plot_chi2(axc2, s, contrast1, freqs1, chi21, fcutoff1, 10)
|
||||
plot_chi2(axc2, s, freqs1, chi21, fcutoff1, None, 12)
|
||||
axc2.set_title(f'$c$={100*contrast1:g}\\,\\%',
|
||||
fontsize='medium', color=s.cell_color1)
|
||||
axc2.plot([0, fcutoff1], [0, fcutoff1], zorder=20, **s.lsDiag)
|
||||
plot_colorbar(axc2, pc, 2)
|
||||
plot_diagonals(axd, s, rate, contrast1, freqs1, chi21,
|
||||
contrast2, freqs2, chi22, fcutoff1)
|
||||
contrast2, freqs2, chi22, fcutoff1, ymax=17, toffs=1)
|
||||
|
||||
fig.common_yticks(axc1, axc2)
|
||||
fig.tag([axi, axp, axr], xoffs=-3, yoffs=-1)
|
||||
fig.tag([axi, axp, axr], xoffs=-3, yoffs=0)
|
||||
fig.tag([axg, axc1, axc2, axd], xoffs=-3, yoffs=2)
|
||||
print()
|
||||
|
||||
print('Additional example cells:')
|
||||
axs[0, 0].text(0, 1.6, 'Ampullary cells:', transform=axs[0, 0].transAxes,
|
||||
color=s.cell_color1, fontsize='large')
|
||||
for k, (cell, run) in enumerate(example_cells):
|
||||
eodf, rate, cv, isis, pdf, _, _ = load_baseline(data_path, cell)
|
||||
fcutoff, contrast, freqs, gain, chi2 = load_spectra(data_path, mode,
|
||||
cell, run)
|
||||
dfreqs, diag = diag_projection(freqs, chi2, 2*fcutoff)
|
||||
sinorm, sirel, sif = peak_size(dfreqs, diag, rate, median=False)
|
||||
print(f' {cell:<22s}: run={run:2d}, fbase={rate:3.0f}Hz, CV={cv:.2f}, SI={sinorm:3.1f}')
|
||||
plot_isih2(axs[0, k], s, rate, cv, isis, pdf)
|
||||
pc = plot_chi2(axs[1, k], s, contrast, freqs, chi2, fcutoff, 20)
|
||||
axs[1, k].text(0.95, 0.9, f'SI($r$)={sinorm:.1f}', ha='right', zorder=50,
|
||||
color='white', fontsize='medium',
|
||||
transform=axs[1, k].transAxes)
|
||||
axs[0, 0].text(0, 1.6, 'Ampullary cells:', transform=axs[0, 0].transAxes,
|
||||
color=s.cell_color1,
|
||||
fontsize='large')
|
||||
plot_colorbar(axs[1, -1], pc, 5)
|
||||
print(f' {cell:<22s}: run={run:2d}, contrast={100*contrast:3.2g}%, '
|
||||
f'fbase={rate:3.0f}Hz, CV={cv:.2f}')
|
||||
plot_isih_small(axs[0, k], s, contrast, rate, cv, isis, pdf)
|
||||
vmax = 15 if k > 0 else 3
|
||||
axc = plot_chi2(axs[1, k], s, freqs, chi2, fcutoff, rate, vmax)
|
||||
if k % 3 != 0:
|
||||
axc.remove()
|
||||
if k == 0:
|
||||
axc.set_ylabel('')
|
||||
fig.common_yticks(axs[1, :])
|
||||
fig.tag([axs[0, :]], xoffs=-3, yoffs=1)
|
||||
|
||||
|
||||
@ -1,90 +1,90 @@
|
||||
cell;species;size/cm;weight/g;celltype;structure;quality;eodf/Hz;nspikesbase;durationbase/s;ratebase/Hz;cvbase;vsbase;vsmode;serialcorr1;serialcorrnull;burstfrac;burstfracthresh;burstthresh/s;stimindex;contrast;stimulus;fcutoff/Hz;duration/s;trials;ratestim/Hz;cvstim;respmod1/Hz;respmod2/Hz;respmod4/Hz;transferfpeak/Hz;transferpeak/Hz;coherefpeak/Hz;coherepeak;nsegs;sifpeak/Hz;sinorm;sirel/Hz;simediannorm;simedianrel/Hz;nsegs_nmax;sifpeak_nmax/Hz;sinorm_nmax;sirel_nmax;simediannorm_nmax;simedianrel_nmax
|
||||
2010-05-18-af;Apteronotus leptorhynchus;14;-;Ampullary;Nerve;good;635;2770;34.9956;79.1715;0.102739;0.0246739;1;0.0198069;0.0610607;0;0;0;0;0.2;gwn150Hz10s0.3.dat;150;10;22;78.4787;0.500701;57.7174;45.9132;36.058;15.625;454.473;11.7188;0.805778;836;35.1562;1.52292;556.178;1.90337;768.771;100;105.469;1.47552;742.556;1.44519;709.779
|
||||
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2011-05-09-aa;Apteronotus leptorhynchus;14;5.1;P-unit;Nerve;fair;642;7079;40.0132;176.937;0.60909;0.899362;1;-0.160537;0.0394686;0.167844;0.397005;0.00389408;1;0.05;gwn300Hz10s0.3.dat;300;10;8;193.393;0.978389;191.026;148.151;95.7262;42.9688;7568.5;27.3438;0.735491;304;195.312;1.25466;17957.5;1.36787;23793.3;100;167.969;1.21768;18041.5;1.1856;15799
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2013-04-18-aa;Apteronotus leptorhynchus;8.5;-;P-unit;Nerve;fair;776;7442;36.6851;202.925;0.810573;0.884657;1;-0.545395;0.0359966;0.437844;0.513909;0.00322165;1;0.1;gwn300Hz50s0.3.dat;300;10;18;247.942;1.02569;157.531;114.201;71.2736;62.5;2748.18;31.25;0.407027;684;160.156;1.29901;5661.56;2.27242;13772.4;100;160.156;1.63165;15002.8;2.08279;20147.5
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2014-01-10-ab;Apteronotus leptorhynchus;13.5;-;P-unit;Nerve;bursty;725;10434;30.8997;335.507;0.909653;0.782983;1;-0.392027;0.0301758;0.708042;0.708042;0.00206897;2;0.05;gwn300Hz50s0.3.dat;300;2;18;329.722;0.839736;215.388;145.092;78.1265;82.0312;8769.08;62.5;0.755887;126;289.062;1.3542;45413.3;1.43162;52346.8;100;292.969;1.46757;65600.1;1.51838;70295
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