from scipy.io import loadmat

时间: 2023-04-27 12:06:31 浏览: 141
from scipy.io import loadmat是Python中的一个库,用于加载MATLAB格式的数据文件。它可以将MATLAB格式的数据文件转换为Python中的数组或字典,方便在Python中进行数据处理和分析。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat

这段代码是导入了一些Python库,包括numpy、matplotlib和scipy.io中的loadmat函数。numpy是一个用于科学计算的Python库,matplotlib是一个用于数据可视化的Python库,scipy.io是SciPy库中专门用于输入输出的模块,loadmat函数用于读取MATLAB格式的文件。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from scipy.io import loadmat raw_data = loadmat('ex6data1.mat') raw_data

这段代码使用了多个Python库,包括`numpy`、`pandas`、`matplotlib`、`seaborn`和`scipy`。其中,`loadmat()`函数是`scipy.io`库中的函数,它可以将MATLAB格式的文件加载到Python中。这段代码中,它加载了名为`ex6data1.mat`的文件,并将其存储在`raw_data`变量中。 在加载数据之后,可以使用`type()`函数来检查数据类型,以确保数据已正确加载。例如,在Python控制台中,您可以键入以下内容: ```python print(type(raw_data)) ``` 输出应该为`<class 'dict'>`,这意味着数据已经成功加载并存储在字典对象中。要访问字典中存储的数据,您可以使用相应的键。例如,要访问键为`'X'`的数据,请键入以下内容: ```python X = raw_data['X'] ``` 这将把`X`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'X'`的值。同样,要访问键为`'y'`的数据,请输入以下内容: ```python y = raw_data['y'] ``` 这将把`y`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'y'`的值。
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运行代码: import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem import random import string # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] subjects_dir = 'E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318' subject = ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.ascii_lowercase, k=8)) # Prepare surfaces for MNE # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain mne.make_bem_model(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, conductivity=[0.016], subjects_dir=subjects_dir), # skull mne.make_bem_model(scalp_vertices, scalp_triangles, conductivity=[0.33], subjects_dir=subjects_dir), # skin ] # Create BEM solution model = make_watershed_bem(surfs) solution = mne.make_bem_solution(model) 时报错: Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 30, in <module> mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain File "<decorator-gen-68>", line 12, in make_bem_model File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\site-packages\mne\bem.py", line 712, in make_bem_model subject_dir = op.join(subjects_dir, subject) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\ntpath.py", line 117, in join genericpath._check_arg_types('join', path, *paths) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\genericpath.py", line 152, in _check_arg_types raise TypeError(f'{funcname}() argument must be str, bytes, or ' TypeError: join() argument must be str, bytes, or os.PathLike object, not 'ndarray' 进程已结束,退出代码1

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