[PYTHON] Erstellen Sie mit PsychoPy + Jupyter Notebook eine komfortable Umgebung für psychologische Experimente / Analysen

Vorwort

Für diejenigen, die nur Coder sind und Builder nicht sehr oft verwenden.
Alternativ für diejenigen, die mit Code experimentieren möchten, aber Probleme bei der Vorbereitung der Entwicklungsumgebung haben.
Das Installationsverfahren ist Mac-kompatibel, Windows ist jedoch ähnlich.

PsychoPy als Bibliothek ist sehr vollständig und viel einfacher zu verwenden als Pyglet, Pygame und Kivy, während PsychoPy als IDE subtil ist und nur eine schwache Vervollständigung und ein schwaches Debugging aufweist.

Früher habe ich Skripte in Vim bearbeitet, aber kürzlich habe ich festgestellt, dass PsychoPy sehr gut mit Jupyter zusammenarbeitet.

Dieses Mal werde ich erklären, wie man PsychoPy mit Jupyter benutzt.

Bevor ... stellen wir zunächst vor, wie nützlich es ist.

Galerie

Natürlich kann es gestartet werden.

Willst du Hallo Welt? ... dann können Sie es später hinzufügen.

Hoppla, ich wollte schwarze Buchstaben auf weißem Hintergrund machen. Schließen Sie die Seite mit win.close () ... Wie war die Farbeinstellung von visual.Window?

Remake und wieder präsentieren.

... können Sie so interaktiv Experimente erstellen.

Schaffung einer Umgebung

Installation von Anaconda

Verwenden Sie ** Anaconda ** für eine spätere Analyse. Klicken Sie hier, um zu installieren.

Es gibt 2 Serien und 3 Serien, aber hier werden wir 3 Serien [^ 1] einschließen. Der Grund ist wie folgt.

Selbst wenn Sie 3 Serien installieren, können Sie die Python-Umgebung mit 2 Serien problemlos mit den später beschriebenen Einstellungen verwenden.
Es gibt fast keine anderen Bibliotheken als PsychoPy, die 3 Serien nicht unterstützen.
Der PsychoPy versucht ebenfalls, zu 3 Serien zu wechseln (https://github.com/psychopy/psychopy/issues/1061).
Die Unterstützung für 2 Systeme wird 2020 eingestellt [https://pythonclock.org/)

Ich denke auch, dass es gut ist, Miniconda anstelle von Anaconda zu installieren. Der Grund ist wie folgt.

Anaconda verbraucht Kapazität (verwendet ohne zu zögern zweistellige GB)
Die Einführung von Anaconda hat einige nüchterne Nebenwirkungen wie das Verstecken des Curl-Pfades.

Beachten Sie jedoch, dass Sie bei Verwendung von Miniconda die Bibliotheken (Numpy, Pandas usw.) selbst einbinden müssen.

Überprüfen der Funktion von Jupyter Notebook

Stellen Sie nach der Installation von Anaconda zunächst sicher, dass das Jupyter Notebook gestartet wird. Öffnen Sie ein Terminal (Anaconda Prompt for Win) und gehen Sie wie folgt vor:

jupyter notebook

Wenn der Browser startet und "localhost: 8888" automatisch angezeigt wird, ist dies erfolgreich.

Bitte löschen Sie nicht das hier geöffnete Terminal oder die Anaconda-Eingabeaufforderung, während Sie das Jupyter-Notizbuch verwenden. Wenn Sie es ausschalten, wird der Server gestoppt. Im Gegenteil, wenn Sie es nicht mehr verwenden, können Sie es schließen.

Installieren Sie PsychoPy

Öffnen Sie die Anaconda-Eingabeaufforderung (Windows-Benutzer sollten als Administrator ausgeführt werden) und gehen Sie wie folgt vor:

pip install psychopy

Versuchen Sie nach der Installation Folgendes von Ihrem Notebook aus:

from psychopy import visual

win = visual.Window()

Ein Fenster sollte sich öffnen.

Unter Windows wird möglicherweise "NotImplementedError" angezeigt. Öffnen Sie in diesem Fall die Anaconda-Eingabeaufforderung erneut mit Administratorrechten und öffnen Sie sie.

pip install pyglet==1.2

Versuchen Sie es mit dem Ausführen (ich reduziere die Version, da sie nicht mit der standardmäßig verwendeten Version 1.3 funktioniert).

Ergänzung

Verhalten von visual.Window

Wenn Sie versuchen, einen mit fullscr = False erstellten Bildschirm per Drag & Drop zu verschieben, reagiert er möglicherweise nicht mehr. Es gibt kein besonderes Problem, und der Stimulus wird richtig dargestellt. Es ist daher in Ordnung, mit der Erstellung des Experiments so fortzufahren, wie es ist.

Messung der Ausführungsgeschwindigkeit

Mit% time oder% timeit.
Bitte, wenn die Stimuluspräsentation langsam ist.
Bei Einstellung auf% 2 wird die Ausführungszeit des gesamten Blocks gemessen.

Zusammenarbeit mit R.

Wenn Sie R mit Jupyter Notebook verwenden möchten

https://irkernel.github.io/installation/

Lassen Sie uns R unter Bezugnahme setzen. Öffnen Sie R.

install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest'))
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
IRkernel::installspec()

Wenn Sie ** ausführen und dabei Folgendes beachten **, wird es automatisch mit Jupyter Notebook verknüpft.

[Achtung (Win)]

R muss mit Administratorrechten gestartet werden **
Installieren Sie Rtools im Voraus von https://cran.ism.ac.jp/
(In Windows sollten devtools nicht in install.package enthalten sein.)

Wenn Sie mit "IRKernel :: installspec ()" Moos bekommen, können die folgenden Maßnahmen wirksam sein.

Nur IRKernel :: installspec () läuft auf R, das von Anaconda Prompt gestartet wurde
Wenn Sie R nicht über die Anaconda-Eingabeaufforderung starten können, übergeben Sie den Pfad an R in der Umgebungsvariablen "Pfad"
Standardmäßig lautet der Pfad zu R "C: \ Programme \ R \ R-X.X.X \ bin \ R.exe" usw.

[Achtung (Mac)]

R muss ** vom Terminal aus gestartet werden **

[^ 1]: Dieser Artikel war bis Januar 2018 auch mit 2 und 3 Systemen kompatibel. Da es fast keinen Wert gibt, das 2. System jetzt zu installieren, habe ich es so geändert, dass nur die Einführungsmethode des 3. Systems eingeführt wird.