scot 0.2.1

获得scot

#####来自PYPI

使用以下命令从pypi安装scot：

pip install scot

#####来源

使用以下命令获取源：

git clone –recursive https://github.com/scot-dev/scot.git scot

标志–recursive告诉git签出numpydoc子模块，这是构建文档所必需的。

文档

文档可在http://scot-dev.github.io/scot-doc/index.html在线获取。

依赖关系

必需：numpy，scipy

可选：matplotlib，scikit learn

这些库的最低支持版本是numpy 1.8.0、scipy 0.13.3、scikit learn 0.15.0和 MatplotLib 1.4.0版。较低版本可以工作，但未经测试。

示例

要在Linux上运行这些示例，请在scot主目录中调用以下命令：

PYTHONPATH=. python examples/misc/connectivity.py

PYTHONPATH=. python examples/misc/timefrequency.py

等

注意，您需要从https://github.com/SCoT-dev/scot-data获取示例数据。scot数据包必须位于python的搜索路径上。

注

从0.2版开始，所有scot例程中的数据格式都已更改。它现在与scipy和mne python一致。具体地说，epoched输入数据现在被排列成三维形状数组（epochs，channels，samples）。此外，连续数据现在被排列成二维形状的数组（通道，样本）。