# Load synapse dictionaries
synapses.load()
syn = synapses.syn_params_dicts()
###################################################################################
####################################Pyr Type A#####################################
# Pick coordinates
inds = np.random.choice(np.arange(0, np.size(pos_list, 0)), numPN_A, replace=False)
pos = pos_list[inds, :]
pyra_pos = pos.copy()
# Add a population of numPN_A nodes (all of which share model_type, dynamics_params, etc.)
net.add_nodes(N=numPN_A, pop_name='PyrA',
positions=positions_list(positions=pos),
mem_potential='e',
model_type='biophysical',
model_template='hoc:feng_typeA',
morphology=None)
##################################################################################
###################################Pyr Type C#####################################
# Get rid of coordinates already used
pos_list = np.delete(pos_list, inds, 0)
# Pick new coordinates
inds = np.random.choice(np.arange(0, np.size(pos_list, 0)), numPN_C, replace=False)
pos = pos_list[inds, :]
def test_positions_list():
assert(positions_list().shape == (2, 3))
