如何進行MNE-Python安裝與使用

這期內容當中小編將會給大家帶來有關如何進行MNE-Python安裝與使用，文章內容豐富且以專業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。

主要內容如下：

1. 安裝Python(推薦安裝Anaconda)

2. 安裝MNE-python

3. 下載MNE-Python中案例數據

4. 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系統下的安裝]

Anaconda用來管理不同版本的Python環境，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，比如數據分析中需要的Numpy、Pandas等，數據可視化用的matplotlib等，還有Jupyter notebook[Jupyter Notebook 是一個 Web 應用程序，支持實時代碼、數學方程、可視化和 Markdown，其用途包括數據清理和轉換、數值模擬、統計建模、機器學習等]。所以推薦安裝Anaconda，因為它已經包含了Python以及常見要用的Python工具庫。

先到官網下載：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錯誤，即表示安裝成功，若安裝出現問題，可截圖在微信群或者QQ群進行提問。

3.下載MNE-Python中案例數據

據交流群中群友反應，官方MNE-Python數據下載特別慢，

這里提供了MNE-Python官方案例：MNE-sample-data下載。

下載地址：

1. 請關注 腦機接口社區 公眾號

2. 后臺回復"MNES"，獲取官方 MNE-sample-data(1.3G)數據，如果失效了，可以在公眾號后臺聯系。

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，

如果能出現下面結果，則表示已安裝成功。

注意,需要將上述下載得到的數據存放的路徑賦值給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，如果不存在則在網上下載改數據"""raw = mne.io.read_raw_fif(fname)"""案例：獲取10-20秒內的良好的MEG數據# 根據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資訊頻道。