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本案例主要介绍epoched数据的可视化。
这里介绍的所有函数基本上都是高级matplotlib函数，所有方法均返回matplotlib图形实例的句柄。
mne.Epochs.plot()提供了一个交互式浏览器，当与关键字block = True结合使用时，允许手动拒绝。这将阻止脚本执行，直到关闭浏览器窗口。
# 加载工具包 import os.path as op import mne import matplotlib.pyplot as plt加载数据
""" 加载数据，如果本地无该数据, 则从网络中下载 """ data_path = op.join(mne.datasets.sample.data_path(), 'MEG', 'sample') raw = mne.io.read_raw_fif( op.join(data_path, 'sample_audvis_filt-0-40_raw.fif'), preload=True) # 设置event ID event_id = {'auditory/left': 1, 'auditory/right': 2, 'visual/left': 3, 'visual/right': 4, 'smiley': 5, 'button': 32} events = mne.find_events(raw) epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id=event_id, tmin=-0.2, tmax=.5, preload=True) del raw # 绘制epochs epochs.plot(block=True) plt.show()顶部的数字表示epoch的事件id。底部的数字是各个epoch的运行编号。
因为这里没有进行人为的伪影校正或剔除，所以有一些epoch数据被眨眼和扫视污染。例如，epoch 1似乎被眨眼污染了(滚动到底部查看EOG通道)。单击浏览器窗口的顶部可以将这个epoch标记为剔除。单击时，epoch应该变为红色。这意味着当浏览器窗口关闭时，它将被删除。
通过将events关键字传递给epochs绘图，可以在epoched数据上绘制事件标记。这些事件被绘制为竖线，它们遵循与mvc.viz.plot_events()相同的着色方案。由于颜色相同，事件绘图仪也可以作为epochs绘图仪事件的图例。也可以通过event_colors关键字传递自己的颜色。在这里，我们可以绘制看到笑脸和按下按钮之间的反应时间(事件32)。
在传递事件时，默认情况下，底部的epoch编号是关闭的，以避免重叠。你可以通过设置对话框通过按o键重新打开它。
# 绘制 events events = mne.pick_events(events, include=[5, 32]) mne.viz.plot_events(events) # 绘制smiley的epochs epochs['smiley'].plot(events=events) plt.show()为了一眼就可以看到所有的epoch，可以使用函数mne.epoch.plot_image()将各个通道绘制为图像。 它可以显示信号在所有时间点上的振幅，加上激活的平均(诱发响应)。
显式地将交互式colorbar设置为on(默认情况下也是on，以使用除topo绘图以外的colorbar来绘制函数)。在交互模式下，可以通过鼠标滚动和上下箭头键来缩放和改变颜色图。也可以用鼠标左右拖动颜色栏。按下空格键则会重置比例。
epochs.plot_image(278, cmap='interactive', sigma=1., vmin=-250, vmax=250) 319 matching events found No baseline correction applied Not setting metadata 0 projection items activated 0 bad epochs dropped这里还可以通过计算全局场功率(或其他聚合方法)来概述所有通道。但是，以这种方式组合多个通道类型(例如MEG和EEG)是不明智的，因此，如果未指定特定的通道选择，默认情况下plot_image()方法将为每个通道类型生成单独的图形。
epochs.plot_image(combine='gfp', sigma=2., cmap="YlGnBu_r")这里还可以使用一些函数来绘制按通道排列成通道阵列形状的信息。
图像绘制时默认情况下使用自动缩放，但是有噪声的通道和不同的通道类型会导致缩放有点小。
epochs.plot_topo_image(vmin=-250, vmax=250, title='ERF images', sigma=2., fig_facecolor='w', font_color='k')文章仅限学习使用，不用于商业行为，若有侵权及疑问，请后台留言！
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