epoch.plot_psd

`epoch.plot_psd` 是 MNE-Python 中的一个函数，用于绘制 Epoch 中的数据的功率谱密度图。它可以帮助我们分析 EEG/MEG 信号的频域特征，比如 alpha、beta、gamma 等频段的能量分布情况。该函数的使用方法如下：

# 导入必要的库
import mne

# 加载数据
raw = mne.io.read_raw_fif('sample_raw.fif', preload=True)

# 创建 Epochs 对象
events = mne.find_events(raw)
epochs = mne.Epochs(raw, events, tmin=-1, tmax=1, baseline=(None, 0), preload=True)

# 绘制功率谱密度图
epochs.plot_psd(fmin=2, fmax=40)

其中，`fmin` 和 `fmax` 分别表示绘制的频率范围的下限和上限。该函数会返回一个 `matplotlib` 的 `figure` 对象，可以使用 `plt.show()` 显示。

相关问题

fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(train_losses, label='Train Loss') ax1.plot(train_accs, label='Train Acc') ax1.set_ylim([0, 1]) ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) ax1.set_xlabel('Epoch') ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy') ax1.legend() 使两条曲线线条有差别

要使两条曲线线条有差别，可以使用不同的颜色、线型或标记。以下是一些示例代码：

1. 使用不同的颜色：

fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(train_losses, label='Train Loss', color='red')
ax1.plot(train_accs, label='Train Acc', color='blue')
ax1.set_ylim([0, 1])
ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
ax1.set_xlabel('Epoch')
ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy')
ax1.legend()

2. 使用不同的线型：

fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(train_losses, label='Train Loss', linestyle='--')
ax1.plot(train_accs, label='Train Acc', linestyle=':')
ax1.set_ylim([0, 1])
ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
ax1.set_xlabel('Epoch')
ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy')
ax1.legend()

3. 使用不同的标记：

fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(train_losses, label='Train Loss', marker='o')
ax1.plot(train_accs, label='Train Acc', marker='s')
ax1.set_ylim([0, 1])
ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
ax1.set_xlabel('Epoch')
ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy')
ax1.legend()

你可以根据自己的需求选择其中一种或多种方法。

if opt.vis and ii % opt.plot_every == opt.plot_every - 1: ## 可视化 if os.path.exists(opt.debug_file): ipdb.set_trace() fix_fake_imgs = netg(fix_noises) vis.images(fix_fake_imgs.detach().cpu().numpy()[:64] * 0.5 + 0.5, win='fixfake') vis.images(real_img.data.cpu().numpy()[:64] * 0.5 + 0.5, win='real') vis.plot('errord', errord_meter.value()[0]) vis.plot('errorg', errorg_meter.value()[0]) if (epoch + 1) % opt.save_every == 0: # 保存模型、图片 tv.utils.save_image(fix_fake_imgs.data[:64], '%s/%s.png' % (opt.save_path, epoch), normalize=True, value_range=(-1, 1)) t.save(netd.state_dict(), 'checkpoints/netd_%s.pth' % epoch) t.save(netg.state_dict(), 'checkpoints/netg_%s.pth' % epoch) errord_meter.reset() errorg_meter.reset()的含义

这段代码主要是用于可视化和保存模型、图片。如果设置了可视化（opt.vis=True），则在训练过程中每隔opt.plot_every个batch就会将生成器生成的64张固定噪声对应的假图片和真实图片可视化展示出来，同时将判别器的误差和生成器的误差可视化展示出来。如果可视化时出现问题，可以通过设置opt.debug_file来进入debug模式进行调试。如果到达每opt.save_every个epoch，则会保存生成器和判别器的权重参数以及生成的假图片到指定的路径中。其中，errord_meter和errorg_meter分别用于记录判别器和生成器的误差；netd和netg分别是判别器和生成器的网络模型。