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RecordingExtractor+SortingExtractor Widgets Gallery
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Here is a gallery of all the available widgets using a pair of RecordingExtractor-SortingExtractor objects.
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import spikeinterface.extractors as se
import spikeinterface.widgets as sw
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# 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)
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# 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)
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# plot_amplitudes_timeseres()
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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# Import
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import spikeinterface.extractors as se
import spikeinterface.sorters as sorters
import spikeinterface.comparison as sc
import spikeinterface.widgets as sw
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recording, sorting_true = se.example_datasets.toy_example(num_channels=4, duration=10, seed=0)
sorting_MS4 = sorters.run_mountainsort4(recording)
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cmp_gt_MS4 = sc.compare_sorter_to_ground_truth(sorting_true, sorting_MS4, exhaustive_gt=True)
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#Β To have an overview of the match we can use the unordered agreement matrix
sw.plot_agreement_matrix(cmp_gt_MS4, ordered=False)
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# or ordered