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這期內(nèi)容當中小編將會給大家?guī)碛嘘P如何進行MNE-Python安裝與使用,文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
主要內(nèi)容如下:
安裝Python(推薦安裝Anaconda)
安裝MNE-python
下載MNE-Python中案例數(shù)據(jù)
測試是否安裝成功以及簡單使用
1.安裝Python(推薦安裝Anaconda)[這里是windows系統(tǒng)下的安裝]
Anaconda用來管理不同版本的Python環(huán)境,可以方便地安裝、更新、卸載工具包,而且安裝時能自動安裝相應的依賴包。同時Anaconda自帶很多常用軟件包以及科學計算包,比如數(shù)據(jù)分析中需要的Numpy、Pandas等,數(shù)據(jù)可視化用的matplotlib等,還有Jupyter notebook[Jupyter Notebook 是一個 Web 應用程序,支持實時代碼、數(shù)學方程、可視化和 Markdown,其用途包括數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換、數(shù)值模擬、統(tǒng)計建模、機器學習等]。所以推薦安裝Anaconda,因為它已經(jīng)包含了Python以及常見要用的Python工具庫。
先到官網(wǎng)下載:https://www.anaconda.com/distribution/
推薦安裝Python3.x版本的Anaconda,因為Python2.x版本即將不被維護了,如下圖。
也可以安裝Python3.7以前版本的Anaconda
(即歷史版本:https://repo.anaconda.com/archive/)
選擇Anaconda3,因為Anaconda3代表Python3.x。
具體安裝的教程請看:
https://blog.csdn.net/zyb228/article/details/103249706
安裝好一定要記得配置環(huán)境
2. 安裝MNE-python
在控制臺中輸入:
pip install -U mne
若是安裝過程沒出現(xiàn)錯誤,即表示安裝成功,若安裝出現(xiàn)問題,可截圖在微信群或者QQ群進行提問。
3.下載MNE-Python中案例數(shù)據(jù)
據(jù)交流群中群友反應,官方MNE-Python數(shù)據(jù)下載特別慢,
這里提供了MNE-Python官方案例:MNE-sample-data下載。
下載地址:
請關注 腦機接口社區(qū) 公眾號
后臺回復"MNES",獲取官方 MNE-sample-data(1.3G)數(shù)據(jù),如果失效了,可以在公眾號后臺聯(lián)系。
4.測試是否安裝成功以及簡單使用
先點擊如左圖紅框中,或者在控制臺輸入如下右圖內(nèi)容回車即可。
在瀏覽器中會彈出Jupyter notebook的web應用,操作如下:
即可生成一個可編輯頁面,在編輯頁面中編輯如下代碼,并點擊run,如下圖,
如果能出現(xiàn)下面結(jié)果,則表示已安裝成功。
注意,需要將上述下載得到的數(shù)據(jù)存放的路徑賦值給fname。具體看下面代碼,我是存放在F盤的data中。
# 引入python庫import mnefrom mne.datasets import sampleimport matplotlib.pyplot as plt# 該fif文件存放地址fname = 'F:/data/MNE-sample-data/MEG/sample/sample_audvis_raw.fif'"""如果上述給定的地址中存在該文件,則直接加載本地文件,如果不存在則在網(wǎng)上下載改數(shù)據(jù)"""raw = mne.io.read_raw_fif(fname)"""案例:獲取10-20秒內(nèi)的良好的MEG數(shù)據(jù)# 根據(jù)type來選擇 那些良好的MEG信號(良好的MEG信號,通過設置exclude="bads") channel,結(jié)果為 channels所對應的的索引"""picks = mne.pick_types(raw.info, meg=True, exclude='bads')t_idx = raw.time_as_index([10., 20.])data, times = raw[picks, t_idx[0]:t_idx[1]]plt.plot(times,data.T)plt.title("Sample channels")plt.show()
"""繪制SSP矢量圖"""raw.plot_projs_topomap()plt.show()
"""繪制電極位置"""raw.plot_sensors()plt.show()
上述就是小編為大家分享的如何進行MNE-Python安裝與使用了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道。
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