我的数据是56通道的脑电数据，数据集是（56，1000，5012），划分了5012个样本，基于图网络，生成图数据，怎么写代码，使得有data.x, data.edge_index, data.edge_weight和 data.edge_attr

处理这样的高维脑电数据并将其转换为适合图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的输入通常涉及几个步骤。这里是一个简化版的Python代码示例，使用PyTorch Geometric库，假设你已经安装了相关的依赖：

import torch
import torch_geometric.data as Data

# 假设data是一个Pandas DataFrame，包含56通道的脑电信号数据
# 每行代表一个样本，每列是一个时间点
brain_data = ... # 从文件或数据库加载数据

# 数据预处理（例如，归一化、窗口滑动等）
processed_data = preprocess_brain_data(brain_data)

# 定义边缘（连接）信息
edge_index = create_edge_matrix(processed_data)  # 根据你的需求创建邻接矩阵
edge_weight = calculate_edge_weights(processed_data, edge_index)
edge_attr = calculate_edge_attributes(processed_data, edge_index)  # 如果需要节点属性作为边的附加特征

# 创建Data实例
data = Data(x=torch.tensor(processed_data.values),  # 将信号数据转化为Tensor
            edge_index=torch.tensor(edge_index),
            edge_weight=torch.tensor(edge_weight),
            edge_attr=torch.tensor(edge_attr))

# 对于更复杂的数据结构，可能还需要添加如batch（分组）、y（标签）等字段
data.batch = None  # 如果不需要批处理，设置为None
data.y = None  # 同理，如果不存在分类任务，设置为None

在这个例子中，`preprocess_brain_data`、`create_edge_matrix`、`calculate_edge_weights` 和 `calculate_edge_attributes` 需要根据你的数据特性和应用的具体情况编写。