sw.plot_unit_probe_map(we, unit_ids=unit_ids) ############################################################################## # plot_unit_waveform_density_map() # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ # # This is your best friend to check over merge unit_ids = sorting.unit_ids[:4] sw.plot_unit_waveform_density_map(we, unit_ids=unit_ids, max_channels=5) ############################################################################## # plot_amplitudes_distribution() # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ sw.plot_amplitudes_distribution(we) ############################################################################## # plot_amplitudes_timeseres() # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ sw.plot_amplitudes_timeseries(we) ############################################################################## # plot_units_depth_vs_amplitude() # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ sw.plot_units_depth_vs_amplitude(we) plt.show()
def test_amplitudes_timeseries(self):
sw.plot_amplitudes_timeseries(self._we)
unit_ids = self._sorting.unit_ids[:4]
sw.plot_amplitudes_timeseries(self._we,
amplitudes=self._amplitudes,
unit_ids=unit_ids)
import spikeinterface.widgets as sw ############################################################################## # First, let's create a toy example with the `extractors` module: recording, sorting = se.example_datasets.toy_example(duration=10, num_channels=4, seed=0) ############################################################################## # plot_unit_waveforms() # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ w_wf = sw.plot_unit_waveforms(recording, sorting, max_num_waveforms=100) ############################################################################## # plot_amplitudes_distribution() # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ w_ampd = sw.plot_amplitudes_distribution(recording, sorting, max_num_waveforms=300) ############################################################################## # plot_amplitudes_timeseres() # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ w_ampt = sw.plot_amplitudes_timeseries(recording, sorting, max_num_waveforms=300) ############################################################################## # plot_features() # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ w_feat = sw.plot_features(recording, sorting, colormap='rainbow', nproj=3, max_num_waveforms=100)
def test_amplitudes_timeseries(self):
sw.plot_amplitudes_timeseries(self._we)
sw.plot_amplitudes_timeseries(self._we, amplitudes=self._amplitudes)
# plot_unit_waveforms()
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
w_wf = sw.plot_unit_waveforms(recording, sorting, max_spikes_per_unit=100)
##############################################################################
# plot_amplitudes_distribution()
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
w_ampd = sw.plot_amplitudes_distribution(recording,
sorting,
max_spikes_per_unit=300)
##############################################################################
# plot_amplitudes_timeseres()
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
w_ampt = sw.plot_amplitudes_timeseries(recording,
sorting,
max_spikes_per_unit=300)
##############################################################################
# plot_pca_features()
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
w_feat = sw.plot_pca_features(recording,
sorting,
colormap='rainbow',
nproj=3,
max_spikes_per_unit=100)
