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Python-EEG工具库MNE-Python详细安装与使用

发布百知教育 来源:学习课程 2019-11-26

主要内容如下:

安装Python(推荐安装Anaconda)

安装MNE-python

下载MNE-Python中案例数据

测试是否安装成功以及简单使用


1.安装Python(推荐安装Anaconda)[这里是windows系统下的安装]

    

Anaconda用来管理不同版本的Python环境,可以方便地安装、更新、卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包。同时Anaconda自带很多常用软件包以及科学计算包,比如数据分析中需要的Numpy、Pandas等,数据可视化用的matplotlib等,还有Jupyter notebook[Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等]。所以推荐安装Anaconda,因为它已经包含了Python以及常见要用的Python工具库。


先到官网下载:

推荐安装Python3.x版本的Anaconda,因为Python2.x版本即将不被维护了,如下图。



python培训


也可以安装Python3.7以前版本的Anaconda

(即历史版本:https://repo.anaconda.com/archive/)

选择Anaconda3因为Anaconda3代表Python3.x。


具体安装的教程请看:https://blog.csdn.net/zyb228/article/details/103249706

安装好一定要记得配置环境


2. 安装MNE-python


在控制台中输入:


pip install -U mne


python培训


若是安装过程没出现错误,即表示安装成功。


3.下载MNE-Python中案例数据


据交流群中群友反应,官方MNE-Python数据下载特别慢,

这里提供了MNE-Python官方案例:MNE-sample-data下载。

下载地址:

请关注 脑机接口社区 公众号

后台回复"MNES",获取官方 MNE-sample-data(1.3G)数据,如果失效了,可以在公众号后台联系。


4.测试是否安装成功以及简单使用


先点击如左图红框中,或者在控制台输入如下右图内容回车即可。


python培训


在浏览器中会弹出Jupyter notebook的web应用,操作如下:



python安装


即可生成一个可编辑页面,在编辑页面中编辑如下代码,并点击run,如下图



python培训


如果能出现下面结果,则表示已安装成功。


注意,需要将上述下载得到的数据存放的路径赋值给fname。具体看下面代码,我是存放在F盘的data中。




# 引入python库import mnefrom mne.datasets import sampleimport matplotlib.pyplot as plt
# sample的存放地址data_path = sample.data_path()# 该fif文件存放地址fname = 'F:/data/MNE-sample-data/MEG/sample/sample_audvis_raw.fif'
"""如果上述给定的地址中存在该文件,则直接加载本地文件,如果不存在则在网上下载改数据"""raw = mne.io.read_raw_fif(fname)
"""案例:获取10-20秒内的良好的MEG数据
# 根据type来选择 那些良好的MEG信号(良好的MEG信号,通过设置exclude="bads") channel,结果为 channels所对应的的索引"""
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()


python培训




"""

绘制SSP矢量图

"""

raw.plot_projs_topomap()

plt.show()



python培训






"""

绘制电极位置

"""

raw.plot_sensors()

plt.show()


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python培训班:http://www.baizhiedu.com/python2019


注释:文章内容来自公众号脑机接口社区

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