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python怎么启动mne_MNE-Python专辑 | MNE-Python详细安装与使用(更新)

發(fā)布時間:2025/3/20 python 35 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python怎么启动mne_MNE-Python专辑 | MNE-Python详细安装与使用(更新) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

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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(yīng)的依賴包。同時Anaconda自帶很多常用軟件包以及科學(xué)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(yīng)用程序,支持實時代碼、數(shù)學(xué)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(xué)習(xí)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(hù)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(jìn)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(yīng),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(guān)注?腦機接口社區(qū)?公眾號

后臺回復(fù)"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(yīng)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(shè)置exclude="bads") channel,結(jié)果為 channels所對應(yīng)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()

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總結(jié)

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