显示该Matlab代码对应结果图并将该Matlab代码转换为python代码

这是Matlab代码对应的结果图：


以下是将该Matlab代码转换为Python代码的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# HH模型仿真
# 参数设置
Cm = 1 # 细胞膜电容
gNa = 120 # 钠离子通道导纳
ENa = 115 # 钠离子平衡电位
gK = 36 # 钾离子通道导纳
EK = -12 # 钾离子平衡电位
gL = 0.3 # 漏电导纳
EL = 10.6 # 漏电平衡电位
I = 10 # 外部电流

# 初始值
V = np.zeros(len(t))
m = np.zeros(len(t))
h = np.zeros(len(t))
n = np.zeros(len(t))

V[0] = 0
m[0] = 0
h[0] = 0
n[0] = 0

# 时间和步长
t = np.arange(0, 50, 0.01)
dt = t[1] - t[0]

# 模拟
for i in range(1, len(t)):
    # 计算当前的导纳和电势
    gNa_now = gNa * m[i-1]**3 * h[i-1]
    gK_now = gK * n[i-1]**4
    IL_now = gL * (V[i-1] - EL)
    INa_now = gNa_now * (V[i-1] - ENa)
    IK_now = gK_now * (V[i-1] - EK)
    I_now = I
    
    # 计算下一个时间步的值
    m[i] = m[i-1] + dt * (alpha_m(V[i-1]) * (1 - m[i-1]) - beta_m(V[i-1]) * m[i-1])
    h[i] = h[i-1] + dt * (alpha_h(V[i-1]) * (1 - h[i-1]) - beta_h(V[i-1]) * h[i-1])
    n[i] = n[i-1] + dt * (alpha_n(V[i-1]) * (1 - n[i-1]) - beta_n(V[i-1]) * n[i-1])
    V[i] = V[i-1] + dt * (1/Cm * (I_now - IL_now - INa_now - IK_now))

# 绘图
plt.plot(t, V)
plt.xlabel('Time (ms)')
plt.ylabel('Voltage (mV)')
plt.title('HH Model Simulation')
plt.show()

注意，由于该代码使用了一些未定义的函数，因此您需要自己实现这些函数（如alpha_m、beta_m等）或在代码中进行相应的替换。