如何在MNE-Python中绘制完整EEG记录而非滚动查看epochs？

1. 给raw.plot()添加参数调整视图 #

默认raw.plot()会加载数据中的事件标记，进而触发类epochs的视图。只需通过参数关闭事件显示，就能切换到连续信号视图：

raw.plot(picks="Pz", events=None, duration=60)

• events=None：强制不加载任何事件，避免触发epochs视图
• duration=60：设置单次显示的时长（单位：秒），默认是10秒，调大后能查看更长段的连续信号

2. 使用MNE内置的plot_time_series函数 #

MNE 0.24版本之后提供了mne.viz.plot_time_series()，专门用于绘制连续时间序列，不会附带事件/epochs相关的视图，用法如下：

import mne

# 提取Pz通道的数据和时间轴
data, times = raw.get_data(picks="Pz", return_times=True)
# 绘制连续信号
mne.viz.plot_time_series(times, data.T, channel_names=["Pz"])

这个函数保留了MNE绘图的交互性，同时不会受事件标记干扰。

3. 提取原始数据后用Matplotlib绘制 #

如果习惯Pandas绘图的风格，可以直接从Raw对象中提取数据，用Matplotlib手动绘制：

import matplotlib.pyplot as plt

# 提取Pz通道的数据和时间轴
data, times = raw.get_data(picks="Pz", return_times=True)
# 绘制信号
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.plot(times, data[0])
plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("Amplitude (µV)")
plt.title("EEG Signal at Channel Pz")
plt.show()

这种方式完全自定义，能按需调整图表的样式和布局。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jonas van Nijnatten