脑电图（Electroencephalography，EEG）是一种用于监测大脑电活动的无创性技术。通过在头皮上放置电极，可以测量大脑中神经元活动产生的电位。这些电位信号经过放大和处理后，可以转化为可读的脑电图数据。在临床和科研中，脑电图广泛应用于各种神经和精神疾病的诊断和研究中。
MNE（MNE-Python）是一个开源的Python库，用于分析和处理神经电生理数据，包括脑电图数据。它提供了丰富的工具和函数，用于数据导入、预处理、可视化以及统计分析等。MNE库支持多种数据格式，包括EEGLAB、EDF、FIF等，并提供了友好的用户界面和丰富的API接口，方便用户进行数据处理和分析。
要使用MNE库进行脑电图电极分布的分析，首先需要安装MNE库。可以通过Python的包管理器pip进行安装：
python -m pip install mne
接下来，我们可以使用MNE库加载和处理脑电图数据。以下是一个简单的示例代码，演示如何加载和处理EEGLAB格式的脑电图数据：
```python
import mne
import matplotlib.pyplot as plt

加载EEGLAB格式的脑电图数据

eeg_data = mne.io.read_raw_eeglab(filename=’example.set’, preload=True)

显示脑电图数据的采样率和通道数等信息

eeg_data.info

绘制脑电图的电极分布图

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8), sharex=True, sharey=True)
for ax, ch_type in zip(axes.ravel(), eeg_data.ch_types):
ax.plot(eeg_data.times, eeg_data[ch_type][:1000].data, color=mne.viz.plot_chpi.CHPI_COLORS[ch_type])
ax.set(xlabel=’Time (s)’, ylabel=’Amplitude’, title=ch_type)
ax.label_outer(‘top’, rotation=45)
plt.tight_layout()