pycharm mne

在PyCharm中使用MNE-Python可以通过以下步骤实现。首先，根据官方建议，将MNE-Python安装在Anaconda的虚拟环境中。确保已经安装了Anaconda，并打开Anaconda Prompt。

在Anaconda Prompt中，创建一个新的虚拟环境，可以使用以下命令：

conda create -n mne python=3.8 -y

然后激活这个虚拟环境，可以使用以下命令：

conda activate mne

接下来，在PyCharm中打开创建的Anaconda虚拟环境。在PyCharm的设置界面中，找到Terminal选项，并将路径修改为Anaconda虚拟环境的路径。修改完成后，打开Terminal，即可看到已经在虚拟环境中了。

现在可以开始安装MNE-Python。在Terminal中输入以下命令，将会安装MNE-Python：

pip install mne

安装完成后，可以在PyCharm中打开Git仓库连接。在PyCharm的菜单栏中，选择VCS（Version Control System），然后选择Create Git Repository。安装Git之后，选择一个空文件夹作为目标路径，并将其与GitHub进行连接。复制MNE-Python的GitHub仓库URL，然后在PyCharm中选择Git-Clone，将仓库克隆到本地。

现在你可以在PyCharm中使用MNE-Python进行功能性神经影像数据的处理、分析和可视化了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MNE-python 进行源定位教程（一）配置环境](https://blog.csdn.net/qianyunzzz/article/details/123474891)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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