epochs.plot_psd(picks='eeg',fmin=1, fmax=60 )纵轴太大

如果 `epochs.plot_psd(picks='eeg',fmin=1, fmax=60 )` 生成的图中纵轴太大，可以使用 `yscale` 参数来缩小纵轴的刻度。默认的 `yscale` 参数为 'auto'，可以将其设置为 'log' 或 'linear'，来分别使用对数坐标轴或线性坐标轴来展示数据。

例如，下面的代码将 `yscale` 参数设置为 'log'，将纵轴刻度缩小。

epochs.plot_psd(picks='eeg', fmin=1, fmax=60, yscale='log')

如果还觉得纵轴刻度太大，可以尝试调整 `n_fft` 参数，该参数控制 PSD 计算时使用的 FFT 点数。默认情况下，`n_fft` 值为 256，可以逐渐增大 `n_fft` 值，以获取更加平滑的 PSD 曲线。但需要注意的是，增大 `n_fft` 值会增加计算时间。例如，下面的代码将 `n_fft` 设置为 512：

epochs.plot_psd(picks='eeg', fmin=1, fmax=60, yscale='log', n_fft=512)

相关问题

epochs.plot_psd(picks='eeg',fmin=1, fmax=60 )参数代码实例

下面是一个使用 MNE-Python 库中的示例数据进行 PSD 分析的代码实例，其中的参数为 `picks='eeg',fmin=1, fmax=60`。

import mne

# 加载示例数据
raw = mne.io.read_raw_fif(mne.datasets.sample.data_path()+'/MEG/sample/sample_audvis_filt-0-40_raw.fif', preload=True)
events = mne.read_events(mne.datasets.sample.data_path()+'/MEG/sample/sample_audvis_filt-0-40_raw-eve.fif')
event_id = {'Auditory/Left': 1, 'Auditory/Right': 2, 'Visual/Left': 3, 'Visual/Right': 4}
tmin, tmax = -0.2, 0.5
baseline = (None, 0)
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, proj=True, picks='eeg',
                    baseline=baseline, preload=True)

# 绘制 PSD 图
epochs.plot_psd(picks='eeg', fmin=1, fmax=60)

该代码会加载示例数据中的 EEG 通道数据，然后对其进行 PSD 分析并绘图。绘图结果会显示出每个 EEG 通道在频率范围1-60Hz内的功率谱密度。

epochs.plot_psd纵轴调整

对于`epochs.plot_psd()`函数而言，纵轴即功率谱密度（PSD），它的单位通常是微伏平方/赫兹（uV^2/Hz），因此在绘制时纵轴的刻度值通常很小。如果需要对纵轴进行调整，可以使用`ax.set()`方法来设置纵轴刻度范围、标签和刻度值。

下面是一个例子，展示如何调整纵轴刻度值的范围和标签：

import matplotlib.pyplot as plt
from mne import Epochs

# 创建Epochs对象
epochs = Epochs(raw, events, event_id, tmin=-1, tmax=1, baseline=(None, 0))

# 绘制PSD并调整纵轴刻度值
fig, ax = plt.subplots()
epochs.plot_psd(fmin=1, fmax=50, proj=True, n_fft=2048, ax=ax, color='blue', area_mode='std', area_alpha=0.5)
ax.set(ylabel='Power Spectral Density (uV^2/Hz)', yscale='log', ylim=(1e-20, 1e-5))

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们使用`ax.set()`方法将纵轴的刻度值范围设置为1e-20至1e-5，同时将纵轴的刻度值设为对数刻度，并设置纵轴标签为“Power Spectral Density (uV^2/Hz)”。这样做可以让纵轴的刻度值更易于阅读和理解。