notebook.community

Edit and run 





In [2]:



    


%matplotlib inline

import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as md
from matplotlib.patches import Rectangle
import numpy as np
import datetime



    











In [3]:



    


# load a database for a stack
filepath = './a5n/stackdb/a5n_s0_db2.txt'

df = pd.read_csv(
        filepath,
        header=1)

# look at rows 35 to 45
df[35:45]



    


















    
Out[3]:










  
    

      
      i
      roiType
      roiTypeNum
      x
      y
      z
      channel
      groupID
      parentID
      cPnt
      ...
      error
      dynBad
      intBad
      progType
      analParam
      userBool1
      userBool2
      userBool3
      userType
      Unnamed: 46
    

  
  
    

      35
      NaN
      controlPnt
      2
      142.56
      91.26
      4
      NaN
      NaN
      1
      NaN
      ...
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    

    

      36
      NaN
      controlPnt
      2
      149.22
      88.02
      3
      NaN
      NaN
      1
      NaN
      ...
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    

    

      37
      NaN
      controlPnt
      2
      155.70
      87.12
      4
      NaN
      NaN
      1
      NaN
      ...
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    

    

      38
      NaN
      spineROI
      0
      143.46
      123.12
      8
      NaN
      NaN
      2
      512
      ...
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    

    

      39
      NaN
      spineROI
      0
      146.52
      118.63
      11
      NaN
      NaN
      2
      534
      ...
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    

    

      40
      NaN
      spineROI
      0
      154.61
      109.67
      26
      NaN
      NaN
      2
      585
      ...
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    

    

      41
      NaN
      spineROI
      0
      160.06
      107.92
      32
      NaN
      NaN
      2
      606
      ...
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    

    

      42
      NaN
      spineROI
      0
      151.93
      119.75
      15
      NaN
      NaN
      2
      548
      ...
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    

    

      43
      NaN
      spineROI
      0
      149.97
      123.10
      9
      NaN
      NaN
      2
      532
      ...
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    

    

      44
      NaN
      pivotPnt
      3
      148.14
      120.24
      11
      NaN
      NaN
      2
      534
      ...
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    

  



10 rows × 47 columns



















In [4]:



    


# plot x/y position of all points
plt.scatter(df['x'], df['y'])



    


















    
Out[4]:








<matplotlib.collections.PathCollection at 0x1108e3f50>










    
























In [5]:



    


#grab a datframe of just spines
spines = df[df['roiType'] == 'spineROI']

plt.figure(figsize=(8,4))

# plot x/y posiiton of just spines
fig1 = plt.subplot(1,2,1)
fig1.scatter(spines['x'], spines['y'])

# plot and colorize by segment
fig2 = plt.subplot(1,2,2)
fig2.scatter(spines['x'], spines['y'], c=spines['parentID'])

# set the proper scale of the plot
# read the first line from the file (the header)
with open(filepath, 'U') as f:
    header = f.readline()

#THIS ALMOST WORKS
#print header
#keys = k, v = [i.split('=') for i in header.split(';')]
       
xVoxel, yVoxel = 0.2, 0.2 # um
pixelsPerLine, linesPerFrame = 1024, 1024
xWidth, yWidth = pixelsPerLine * xVoxel, linesPerFrame * yVoxel
plt.xlim([0,xWidth])
plt.ylim([0,yWidth])



    


















    
Out[5]:








(0, 204.8)










    
























In [6]:



    


# plot just one segment
thisParentID = 11
oneSegment = df[(df['roiType'] == 'spineROI') & (df['parentID'] == thisParentID)]

plt.scatter(oneSegment['x'], oneSegment['y'])

plt.xlim([0,xWidth])
plt.ylim([0,yWidth])



    


















    
Out[6]:








(0, 204.8)










    
























In [7]:



    


# plot position on dendrite line for each segment

# don't really need sort to make this plot but will use in future
sortedSpines = spines.sort(['parentID','pDist'])

c = sortedSpines['parentID']
plt.scatter(sortedSpines['parentID'], sortedSpines['pDist'], c=c)



    


















    
Out[7]:








<matplotlib.collections.PathCollection at 0x110da3390>










    
























In [ ]:

Content source: cudmore/mapmanager

Similar notebooks:

notebook.community | gallery | about