나만의 개발 블로그

🙆‍♂️분극 평소 상태를 말합니다. 세포막 안쪽은 마이너스 상태 세포막 밖에는 플러스 상태를 띄는 것이 분극상태라고 합니다. 나트륨-칼륨 펌프가 항상 작동하고 있는데 분극 상태에서는 일부 칼륨 통로가 열려있는 것이 특징입니다. 🙆‍♂️탈분극 충분한 자극 즉 역치 이상의 작극을 받으면 탈분극이 일어납니다. 이 때 나트륨 통로가 여려서 안쪽이 플러스 상태로 바뀝니다. 🙆‍♂️재분극 탈분극의 최고점을 찍고 밑바닥을 찍을 때 까지가 재분극입니다. 재분극 시점에는 나트륨 통로를 닫고 칼륨 통로를 엽니다. 그래서 다시 안쪽이 마이너스로 변합니다. https://www.youtube.com/watch?v=uityZQi3zIQ

🙆‍♂️ 채널 입력하기 soma.insert('hh') Hodgkin-Huxley 채널을 입력하려면 위와 같은 코드로 작성할 수 있습니다. 또 다른 채널인 passive 채널은 pas로 입력할 수 있습니다. 🙋‍♂️ 섹션과 세그먼트 섹션 내의 세그먼트 수는 nseg 속성에 저장됩니다. print(soma.nseg) 위의 코드로 확인할 수 있습니다. 🚀 섹션&세그먼트 접근 섹션의 일부에 접근하려면 0과 1사이의 값을 지정하면 됩니다. 0과 1 사이인 0.5를 지정하면 중간 세그먼트를 얻을 수 있습니다. 섹션에 접근하고 싶다면 이름 별로 접근하고 세그먼트에 접근하고 싶다면 섹션의 위치 별로 접근하면 됩니다. print("type(soma) = {}".format(type(soma))) print("type(..

🙆‍♂️ 속성값 설정 soma.L = 20 soma.diam = 20 morphological의 속성값을 변경하려면 위와 같은 방식을 사용하면 됩니다. 출력을 해보면 값이 바뀐 모습을 볼 수 있습니다. 🙋‍♂️ 속성값 확인 법 🚀 dir()함수 사용 dir(soma) 엄청나게 많은 속성들을 확인할 수 있었습니다. dir(h) h의 속성 정보를 확인해보면 어마어마하게 많은 속성들을 확인할 수 있습니다. 🚀 help()함수 사용 dir함수 말고도 help함수를 사용해서 문서로 도움말을 볼 수 있습니다. help(soma.connect) 이렇게 help 함수를 통해 connect 속성의 사용법에 대해 알아볼 수 있습니다. ?soma.connect jupyter notebook으로 사용하면 이렇게 정보창으로 뜨..

🙆‍♂️ soma 생성하기 - create a section soma는 cell body입니다. 기본적인 구조라고 생각할 수 있습니다. soma = h.Section(name='soma') 이런식으로 soma를 생성할 수 있습니다. 🙋‍♂️ 생성 여부 확인 방법 soma를 생성해도 아무런 출력이 없습니다. 확인하는 방법 4가지에 대해서 알아보겠습니다. 🚀 h.topology() 함수 사용 h.topology() 이 함수를 사용하면 전체 모델의 위상 구조를 표시해서 어떤 섹션끼리 연결되어 있는지 그리고 각 섹션이 몇 개의 세그먼트로 분활되는지를 나타냅니다. 현재는 섹션이 한 개 뿐이라 볼게 없습니다. 소마가 하나 생성되고 세그먼트가 하나 있다는 뜻인데 차차 알아보도록 하겠습니다. 🚀 psection met..

🙆‍♂️뉴런의 구조 뉴런은 크게 세 부분으로 이루어져 있습니다. Cell body라고 하는 Soma Dendrites Axon 🚀Cell Body(Soma) - 세포체 세포의 Nucleus(핵)을 포함합니다. 🚀Dendrites - 수상둘기 다른 뉴런으로 부터 신경 신호를 입력 받는 부분입니다. 🚀Axon - 축삭 Axon은 출력을 담당한느 부분입니다. 절연체인 Myelin Sheath 로 감싸져 있습니다. 뉴런의 input값은 가공되어서 axon을 지난 후 뒤 쪽의 axon terminal을 통해서 신경전달물질(neruo-transmitter)를 분비합니다. 그렇게 신경 신호를 전달하게 됩니다.

🙆‍♂️아나콘다 설치 https://www.anaconda.com/products/distribution Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 먼저 아나콘달르 설치합니다. 그러면 Jupyter notebook도 같이 설치됩니다. 이게 젤 편함. 🙋‍♂️설치된 Jupyter Notebook 실행 실행하면 cmd창이 실행되면서 localhost:8888 (원래는 8888이 맞는데 사용 중이면 다른 포트 할당해줌)에서 실행시켜줍니..

🙆‍♂️neuron 설치 https://www.neuron.yale.edu/neuron/download Precompiled installers | NEURON If NEURON is already installed, uninstall it before installing a different version. The current standard distribution is version 8.2. It is recommended for most users, especially for new projects. On Linux, just do: pip3 install neuron See other downloa www.neuron.yale.edu 이곳에서 다운로드 할 수 있습니다. 클릭해서 다운로드 Next..

🙆‍♂️문제 🙋‍♂️풀이 문제 그대로 첫째 줄에는 산술평균(일반적인 평균)을 소수점 첫째 자리에서 반올림 둘째 줄에서는 중앙값 셋째 줄에서는 최빈값(가장 많이 나타나는 값) 넷째 줄에서는 범위(최대값 - 최소값)을 출력하면 됩니다. 🚀 입력받기 import sys n= int(sys.stdin.readline()) arr = [int(sys.stdin.readline()) for _ in range(n)] sys 라이브러리를 import하여 빠르게 입력받습니다. 🚀 산술평균 출력 average = round(sum(arr)/n) print(average) 평균은 구하기 쉽습니다. 모두 합한 값을 입력 갯수로 나누고 round함수를 통해 반올림 합니다. 🚀 중앙값 출력 arr.sort() mid = n//..

🙆‍♂️문제 🙋‍♂️풀이 이번 문제는 계수 정렬을 활용해서 푸는 문제입니다. 🚀 입력받기 import sys n= int(sys.stdin.readline()) arr = [int(sys.stdin.readline())for _ in range(n)] sys 라이브러리를 import 하여 더 빠르게 입력되어서 시간 초과가 되지 않도록 했습니다. 🚀 계수 정렬 def countSort(arr): length = len(arr) minNum = min(arr) maxNum = max(arr) #카운팅 배열 구하기 alpha = maxNum - minNum + 1 cntArr = [0]*alpha for i in arr: j = i - minNum cntArr[j]+=1 #누적 카운팅 배열 구하기 accArr..

🙆‍♂️계수 정렬 주어진 배열의 값 범위가 작은 경우 빠른 속도로 정렬하는 알고리즘 입니다. 원소의 개수와 원소 최대 값이 수행시간에 영향을 줍니다. 🙋‍♂️방식 arr = [4,0,6,2,0,6] 이런 배열을 정렬할 때 🚀count 배열 값 2 0 1 0 1 0 2 인덱스 0 1 2 3 4 5 6 먼저 배열의 요소들을 카운팅을 하고 각 인덱스에 카운팅 값들을 갖는 count 배열을 만듭니다. count 배열을 만들 때 0,2,4,6만 있으니 이에 대한 수만 세는 것이 아니라 가장 작은 수(0)부터 가장 큰 수(6)까지의 수를 전부 계수합니다. 🚀누적 count 배열 값 2 2 3 3 4 4 6 인덱스 0 1 2 3 4 5 6 그리고 누적 카운트 배열을 만듭니다. 🚀최종 index 배열 값 1 1 2 2..