Difference between revisions of "Manual jp"
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− | # | + | # インストーラープログラムを以下の手順で進める |
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− | ## [[File:a2ee9ebb15add7638912245704e55878.png]] | + | ## [[File:a2ee9ebb15add7638912245704e55878.png]] "Python Version 2.6"を選択して"Next"ボタンを押す |
== Matplotlib == | == Matplotlib == |
Revision as of 17:28, 28 February 2011
Contents
Windows環境におけるpythonでの解析環境の構築マニュアル
注意:このマニュアルに書いてあるソフトウェアをインストールする際には、パソコンの管理者権限が必要です。また、windowsに関しては32bit版を想定しております。
Python
- http://www.python.org/download/releases/2.6.6/ から、Pythonのバージョン2.6.6の"Windows x86 MSI Installer"をダウンロード
- インストーラーを起動
- インストーラープログラムを以下の手順で進める
- 特に指定が無い画面については、"Next"ボタンを押して先に進めてください。
- "Install for all users"を選択して、"Next"ボタンを押す
- 画面に書かれているものから変更せずにそのまま"Next"ボタンを押す
- File:Data/050998d9a57e931e46c2c70119982d27.png "Next"ボタンを押してインストールを開始する
Numpy
Numpyはオープンソースのpython用の数値計算用のライブラリです。
- http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.5.1/ から、"numpy-1.5.1-win32-superpack-python2.6.exe"をダウンロード
- File:d9f9e4c26024b18dc4b21b099e7f900d.png]]
- インストーラーを起動
- インストーラープログラムを以下の手順で進める
Scipy
Scipyはオープンソースのpython用数学、科学、工学のための数値解析モジュールです。
- http://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/0.8.0/ から、"scipy-0.8.0-win32-superpack-python2.6.exe" をダウンロード
- インストーラーを起動
- インストーラープログラムを以下の手順で進める
Matplotlib
Matplotlib is a plotting library for the Python.
- Visit the official page of matplotlib at http://matplotlib.sourceforge.net/.
- Click on the download link.
- Download "matplotlib-1.0.1.win32-py2.6.exe".
- Run the installer.
- Step through the installer program.
Sample code for analyzing neurotycho data in python
Notice the we assume "C:/neurotycho" as download directory. If You have download neurotycho datasets elsewhere, adapt the pathes below.
plotting
#!/usr/bin/python #-*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import scipy.io import scipy import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt _indir = "C:/neurotycho/20100604_S1_ST_K2_ToruYanagawa_mat_ECoG128-Event3/" def load_mat(path): """ loading a matlab data using scipy.io """ return scipy.io.loadmat(path) if __name__=="__main__": mat = load_mat(_indir+"ECoG_ch1.mat")#loading ECoG data data = mat["ECoGData_ch1"][0] event = load_mat(_indir+"Event.mat")##loading event data eindex = event["EventIndex"][0]#EventIndex is one-row vector contains indexes when events were occurred in ECoG data. fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(data)#plotting ECoGdata ax.annotate('Inject anesthetic drug', xy=(eindex[0],data[eindex[0]]), xytext=(eindex[0]-170000,2000), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.1,), ) plt.show()