本文整理汇总了Python中nilearn.input_data.NiftiMasker.transform_niimgs方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python NiftiMasker.transform_niimgs方法的具体用法？Python NiftiMasker.transform_niimgs怎么用？Python NiftiMasker.transform_niimgs使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类nilearn.input_data.NiftiMasker的用法示例。
在下文中一共展示了NiftiMasker.transform_niimgs方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: str
# 需要导入模块: from nilearn.input_data import NiftiMasker [as 别名]
# 或者: from nilearn.input_data.NiftiMasker import transform_niimgs [as 别名]
pet_files = []
pet_img = []
for idx, row in data.iterrows():
pet_file = glob.glob(os.path.join(BASE_DIR,
'I' + str(row.Image_ID_y), 'I*.nii'))
if len(pet_file)>0:
pet_files.append(pet_file[0])
img = nib.load(pet_file[0])
pet_img.append(img)
masker = NiftiMasker(mask_strategy='epi',
mask_args=dict(opening=8))
masker.fit(pet_files)
pet_masked = masker.transform_niimgs(pet_files, n_jobs=2)
#pet_masked = np.vstack(pet_masked)
mask = masker.mask_img_.get_data().astype(np.bool)
shape = mask.shape
connectivity = image.grid_to_graph(n_x=shape[0], n_y=shape[1],
n_z=shape[2], mask=mask)
# Computing the ward for the first time, this is long...
start = time.time()
ward = WardAgglomeration(n_clusters=1000, connectivity=connectivity,
memory='nilearn_cache')
ward.fit(pet_masked[0])
print "Ward agglomeration 1000 clusters: %.2fs" % (time.time() - start)