for i in meg: # print(meg) # print(i) # ip = meg[i][0] # method = meg[i][1] # url = meg[i][2] ip = i[0] method = i[1] url = i[2] # d[ip]={'method':method,'url':url} d= {'ip':ip, 'method': method, 'url': url}//把d输出的结果重新放进一个字典中

时间: 2023-06-14 16:04:19 浏览: 46
可以这样做: ``` new_dict = {} for i in meg: ip = i[0] method = i[1] url = i[2] d= {'ip':ip, 'method': method, 'url': url} new_dict[ip] = d ``` 这样,`new_dict` 就是以 `ip` 为键,以包含 `method` 和 `url` 的字典为值的新字典了。
相关问题

meg matlab

Meg MATLAB是一种MATLAB工具箱,用于进行脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)数据的分析和处理。它提供了一系列函数和工具,用于导入、预处理、可视化和分析EEG和MEG数据。 Meg MATLAB的主要功能包括: 1. 数据导入和预处理:可以导入不同格式的EEG和MEG数据,并进行预处理,如滤波、去噪、伪迹去除等。 2. 时频分析:可以进行时频分析,如小波变换、傅里叶变换等,以研究信号在时间和频率上的变化。 3. 事件相关电位(ERP)分析:可以进行ERP分析,以研究特定事件对脑电图的影响。 4. 空间滤波和源分析:可以进行空间滤波和源分析,以研究脑区之间的相互作用和活动。 5. 可视化和统计分析:可以对EEG和MEG数据进行可视化展示,并进行统计分析,如群体统计、时间窗口分析等。

{"code":"-1", "meg":"参数有误,消息发送失败" }

{"code":"-1", "meg":"参数有误,消息发送失败" } 是一个错误消息,表示参数有误导致消息发送失败。具体来说,参数可能是指向某个函数或方法的参数,或者是传递给某个函数或方法的参数。当参数不符合预期或不满足要求时,就会出现这个错误。 如果你想了解更多关于错误消息的内容,可以提供更具体的问题或者上下文,我会尽力帮助你解答。

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介绍一下这段代码的Depthwise卷积层def get_data4EEGNet(kernels, chans, samples): K.set_image_data_format('channels_last') data_path = '/Users/Administrator/Desktop/project 5-5-1/' raw_fname = data_path + 'concatenated.fif' event_fname = data_path + 'concatenated.fif' tmin, tmax = -0.5, 0.5 #event_id = dict(aud_l=769, aud_r=770, foot=771, tongue=772) raw = io.Raw(raw_fname, preload=True, verbose=False) raw.filter(2, None, method='iir') events, event_id = mne.events_from_annotations(raw, event_id={'769': 1, '770': 2,'770': 3, '771': 4}) #raw.info['bads'] = ['MEG 2443'] picks = mne.pick_types(raw.info, meg=False, eeg=True, stim=False, eog=False) epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, proj=False, picks=picks, baseline=None, preload=True, verbose=False) labels = epochs.events[:, -1] print(len(labels)) print(len(epochs)) #epochs.plot(block=True) X = epochs.get_data() * 250 y = labels X_train = X[0:144,] Y_train = y[0:144] X_validate = X[144:216, ] Y_validate = y[144:216] X_test = X[216:, ] Y_test = y[216:] Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train - 1) Y_validate = np_utils.to_categorical(Y_validate - 1) Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test - 1) X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], chans, samples, kernels) X_validate = X_validate.reshape(X_validate.shape[0], chans, samples, kernels) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], chans, samples, kernels) return X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test kernels, chans, samples = 1, 3, 251 X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test = get_data4EEGNet(kernels, chans, samples) model = EEGNet(nb_classes=3, Chans=chans, Samples=samples, dropoutRate=0.5, kernLength=32, F1=8, D=2, F2=16, dropoutType='Dropout') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='/Users/XXX/baseline.h5', verbose=1, save_best_only=True) class_weights = {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1} fittedModel = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=2, epochs=100, verbose=2, validation_data=(X_validate, Y_validate), callbacks=[checkpointer], class_weight=class_weights) probs = model.predict(X_test) preds = probs.argmax(axis=-1) acc = np.mean(preds == Y_test.argmax(axis=-1)) print("Classification accuracy: %f " % (acc))

import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.bem.BEMSurface(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, sigma=0.01, id=4), # brain mne.bem.BEMSurface(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, sigma=0.016, id=3), # skull mne.bem.BEMSurface(scalp_vertices, scalp_triangles, sigma=0.33, id=5), # skin ] # Create BEM model model = mne.bem.BEM(surfs, conductivity=[0.3, 0.006, 0.3], is_sphere=False) model.plot(show=False) # Create BEM solution solution = mne.make_bem_solution(model) 运行代码时报错; Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 24, in <module> mne.bem.BEMSurface(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, sigma=0.01, id=4), # brain AttributeError: module 'mne.bem' has no attribute 'BEMSurface'

运行代码: import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem import random import string # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] subjects_dir = 'E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318' subject = ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.ascii_lowercase, k=8)) # Prepare surfaces for MNE # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain mne.make_bem_model(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, conductivity=[0.016], subjects_dir=subjects_dir), # skull mne.make_bem_model(scalp_vertices, scalp_triangles, conductivity=[0.33], subjects_dir=subjects_dir), # skin ] # Create BEM solution model = make_watershed_bem(surfs) solution = mne.make_bem_solution(model) 时报错: Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 30, in <module> mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain File "<decorator-gen-68>", line 12, in make_bem_model File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\site-packages\mne\bem.py", line 712, in make_bem_model subject_dir = op.join(subjects_dir, subject) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\ntpath.py", line 117, in join genericpath._check_arg_types('join', path, *paths) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\genericpath.py", line 152, in _check_arg_types raise TypeError(f'{funcname}() argument must be str, bytes, or ' TypeError: join() argument must be str, bytes, or os.PathLike object, not 'ndarray' 进程已结束,退出代码1

**测试电路** .option post RUNLVL=5 post_version=9601 **控制仿真精度以及仿真版本,不加这个没波形 .option probe post ** 设置波形输出 .option method=trap .option interp .option itl4=100 .option gshunt=1e-10 .option S_RATIONAL_FUNC=0 * DDR数据速率设置 .param bitrate = 10000Meg *数据速率 .param freq_clk = 'bitrate/2' *时钟频率,在DDR中,时钟速率是数据 .param UI_period = '1/bitrate' *每一位码元的时间 .param UI_sample = '100' *每一位码元的采样点,用来计算步长 .param tr=30ps tf=30ps td=0.2ns *上升沿,下降沿,延时 .param UI_num = '100' *总的仿真的码元 .param tran_step = 'UI_period/UI_sample' *仿真的步长 .param tran_stop = 'td+UI_num*UI_period' *总的仿真时间 vnd_en nd_en gnd dc 1.1 ** 电源使能 ********** 链路设置 ************ **输入的ibis模型定义 **只在DQ0端输入信号 bdq0_tx r_pu_dq0 r_pd_dq0 DQ0_Link_in ibis_dq0 nd_en r_OutOfIn_dq0 + file = 'h5cnag4nmjr_zfc.ibs' + model = 'RON34ODTOFF' + ramp_fwf=2 ramp_rwf=2 + typ = typ * endfold **S参数定义 **链路S参数 SLink DQ0_Link_in + DQ0_out ** 13-25为输出引脚 + mname = SLink_model .MODEL SLink_model S + TSTONEFILE = channel.s2p + FBASE=10MEGHZ FMAX=12GHZ **接收端ibis设置 * Rank0 bdq0_rx t_pu_dq0 t_pd_dq0 DQ0_out r_ndrot2rx0 +file = 'h5cnag4nmjr_zfc.ibs' +model = 'RONOFFODT120' +ramp_fwf=2 ramp_rwf=2 +typ = typ *********************仿真设置************************ *边沿输入 .PAT start_PAT=b0 r=1 rb=1 .PAT edge_PAT = b00010 r=0 rb=1 .PAT stop_PAT = b0 r=-1 rb=1 P_DQ0 ibis_dmc gnd port=1 dc=0 z0=50 + PAT(1 0 td tr tf UI_period start_PAT edge_PAT stop_PAT) .tran tran_step tran_stop *********************输出设置************************ .probe tran v(DQ0_out) .end网表解释

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