一、安装anaconda

anaconda相当于python+其他科学工具包，也自带python的包管理工具pip。 可以将anaconda视为一个虚拟机，里面装了python和其他相关软件。除非遇到有些软件只能在特殊的python版本上运行，例如有的软件必须用到python2，此时就还需要在anaconda中配置其他版本的python环境。一般一个anaconda就足够了，没有必要额外安装python。

  1. 选择64版本，根据网络教程安装即可，注意xuanz all users
  2. 安装后，必须设置环境变量（如果之前安装过python，这里要把python的环境变量换为anaconda），才能在cmd中使用conda以及python命令。
  3. 最后记得Anaconda 换国内源
  4. 安装和配置完anaconda，可以直接在cmd中使用pip命令安装其他python包。 注意，这里的包都安装到anaconda下的python中去了。
  5. 具体教程：https://blog.csdn.net/qq_43529415/article/details/100847887

注意事项

  • windows下，conda命令只能在anaconda prompt下运行！cmd 不行（未加入环境变量？）。ubuntu可以直接在shell下使用conda命令。
  • Linux （e.g. Ubuntu）下，在bash下安装的anaconda，配置环境后只能在bash下运行，否则会提示找不到文件或文件夹。
  • 第三方包的安装/卸载，可以用conda也可以用pip。格式都为conda install/remove packagename

python环境的配置

  1. 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本） conda create –name python34 python=3.4
  2. 安装好后，使用activate激活某个环境 activate python34 # for Windows source activate python34 # for Linux & Mac
  3. 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH
  4. 此时，再次输入 python –version
    可以得到Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)，即系统已经切换到了3.4的环境
  5. 如果想返回默认的python 2.7环境，运行 deactivate python34 # for Windows source deactivate python34 # for Linux & Mac
  • 删除一个已有的环境 conda remove –name python34 –all
  • 查看已有的环境
  • conda info -e
  • 默认的环境表示为root

参考资料

  • pyClusterROI: http://ccraddock.github.io/cluster_roi/
  • Anaconda教程: http://www.jianshu.com/p/169403f7e40c
  • https://github.com/ccraddock/cluster_roi
  • 参考文献：A whole brain fMRI atlas generated via spatially constrained spectral clustering
  • https://youtu.be/DifMYH3iuFw，大家可以看看这个视频，讲解了python为什么在数据科学中站了上风，very insightful

二、使用python制作实验材料

1. 将文字制作成图片

  1. 所需包： xlrd：用于导入excel文件 Pillow，简称PIL。此功能需要PIL中的如下模块：Image（创建和保存图片）,ImageDraw（设定画板属性）,ImageFont（设定字体属性）
  2. 思路：将需要转换的文字整理成一个Excel文件，python遍历读取excel中的文字，然后通过PIL包image模块将文字绘制为图片。

2. 将图片中的文字提取为文本

3. 批处理图片（如批量转换格式和大小）

  1. 所需包： Pillow，简称PIL。

三、使用python搜集资料

1. 利用爬虫搜集文献信息

  • 工具包：目前最广泛的爬虫框架Scrapy
  • 掌握基本正则表达式符号与方法： 符号：非贪心算法.*?，用以找到最符合条件的对象 小括号()返回想要的内容 方法：findall，Search，Sub

2. 使用python下载视频教程

  • 工具包：you-get和youtube-dl是python的两个包
  • 安装：安装配置好anaconda后，再在cmd命令下使用pip install you-get就可以直接安装；装上以后，在cmd下，用you-get
  • 装上you-get以后，在cmd下，用you-get+空格+视频链接网址，就可以直接下载网页里的视频。在哪个文件夹执行命令，默认下载到哪一个文件夹。
  • 视频批量下载：you-get --playlist [视频列表地址] 地址之间用空格隔开
  • Youtube视频专辑全部下载，只需找到下载的视频的专辑名字，右上角的位置，然后点击这个专辑这里的地址。使用该地址下载，可以将整个专辑下的视频全部下载。
  • Python批量下载无版权图片

四、Python Packages

查询和安装

  • Python包查询网站：https://pypi.org/
  • Python可以通过安装anaconda来配置常用的科学计算包，包括：
    1. numpy
    2. pandas

基本包和命令

  • 帮助，help(abs) # 查看abs函数
    1. 数据导入：pandas。可以很方便的读取/存储各种格式的本地文件，读取用read_xx()，写入用to_xx()。
    2. 绘图：matplotlib.
    3. 图片合成-视频格式转换：调用ffmpeg软件，
    4. 开发交互式的WEB应用：Plotly Dash

Machine learning

  • sklearn. sklearn是基于numpy和scipy的一个机器学习算法库，设计的非常优雅，它让我们能够使用同样的接口来实现所有不同的算法调用。sklearn非常大程度促进了python中ml的发展，是python工具中的典范. sklearn入门。sklearn包含三大模块：
    1. 数据变换
    2. 监督学习（supervised learning）
    3. 无监督学习（unsupervised learning）

  • nilearn. nilearn是基于sklearn的主要用于脑影像数据处理的机器学习包（sklearn更加通用，nilearn更加专业）。nilearn将机器学习、模式识别、多变量分析等技术应用于神经影像数据的应用中，能完成多体素模式分析（MVPA:mutli-voxel pattern analysis）、解码、模型预测、构造功能连接、脑区分割、构造连接体等功能。一般用于处理功能磁共振图像（FMRI）、静息状态（resting-state）,或者基于体素的形态学分析（VBM）. 建议使用anaconda来安装nilearn

  • TensorFlow. Google开放的可扩展的机器学习包。

心理学实验刺激呈现Psychopy

  • 声卡：ASIO-compatible sound card is required for accurate audio timing.
  • 显示器：显示器的影响其实非常大的，弄个响应时间20ms-30ms的显示器，你呈现17ms刺激直接变成40ms，很多实验尤其是priming的实验结论直接就改变了。
  • Using the PsychoPy modules，https://mp.weixin.qq.com/s/R7lg2C_Vt77-93DAhKROaQ