epochs.plot_psd_topomap(bands=bands, vlim='joint') object对象为什么不可调用

时间: 2023-05-31 21:07:08 浏览: 125
可能是因为 `epochs.plot_psd_topomap()` 方法需要输入一些必要的参数或者对象,以及可能需要在对象上进行一些前置操作。请检查是否正确设置了这些参数和对象,并且是否按照正确的顺序进行了操作。如果问题仍然存在,请提供更多的上下文信息以便更好地帮助你解决问题。
相关问题

epochs.plot_psd

这是一个函数调用,它的作用是对信号进行功率谱密度估计(PSD),并将结果绘制成图表。其中,epochs是一个MNE-Python中的数据结构,用于存储和处理脑电信号数据。具体而言,epochs.plot_psd()会计算每个通道上的功率谱密度,并将它们绘制成子图,其中横轴表示频率,纵轴表示功率。这可以帮助研究人员更好地理解信号在不同频率上的特征,以及不同脑区之间的相互作用。

epochs.plot_psd参数举例

下面是一个使用epochs.plot_psd()函数并设置参数的例子: ```python 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)) # 设置绘图参数 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) # 显示图像 plt.show() ``` 在这个例子中,我们首先创建了一个Epochs对象,然后设置了绘图参数。具体而言,我们设置了绘图的频率范围为1-50Hz,应用了SSP projection,计算FFT时使用了2048个点,绘制的曲线颜色为蓝色,曲线下面的填充颜色为标准差,透明度为0.5。最后,我们使用matplotlib库将图像显示在屏幕上。
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class DistributedSampler(_DistributedSampler): def __init__(self, dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True): super().__init__(dataset, num_replicas=num_replicas, rank=rank) self.shuffle = shuffle def __iter__(self): if self.shuffle: g = torch.Generator() g.manual_seed(self.epoch) indices = torch.randperm(len(self.dataset), generator=g).tolist() else: indices = torch.arange(len(self.dataset)).tolist() indices += indices[:(self.total_size - len(indices))] assert len(indices) == self.total_size indices = indices[self.rank:self.total_size:self.num_replicas] assert len(indices) == self.num_samples return iter(indices) def build_dataloader(dataset_cfg, class_names, batch_size, dist, root_path=None, workers=4, seed=None, logger=None, training=True, merge_all_iters_to_one_epoch=False, total_epochs=0): dataset = __all__[dataset_cfg.DATASET]( dataset_cfg=dataset_cfg, class_names=class_names, root_path=root_path, training=training, logger=logger, ) if merge_all_iters_to_one_epoch: assert hasattr(dataset, 'merge_all_iters_to_one_epoch') dataset.merge_all_iters_to_one_epoch(merge=True, epochs=total_epochs) if dist: if training: sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) else: rank, world_size = common_utils.get_dist_info() sampler = DistributedSampler(dataset, world_size, rank, shuffle=False) else: sampler = None dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, pin_memory=True, num_workers=workers, shuffle=(sampler is None) and training, collate_fn=dataset.collate_batch, drop_last=False, sampler=sampler, timeout=0, worker_init_fn=partial(common_utils.worker_init_fn, seed=seed) ) return dataset, dataloader, sampler

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