[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-nilearn--nilearn":3,"tool-nilearn--nilearn":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",144730,2,"2026-04-07T23:26:32",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 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设计的开源库，旨在让脑部影像数据的分析与机器学习变得简单高效。它主要解决了神经科学研究中处理复杂脑容积和皮层表面数据门槛高、流程繁琐的痛点，将专业的统计方法与现代化的机器学习工具无缝衔接。\n\n这款软件非常适合神经科学家、医学研究人员以及从事脑科学相关工作的开发者使用。无论你是需要执行传统的基于一般线性模型（GLM）的统计分析，还是希望利用多变量统计进行预测建模、分类、解码或脑连接分析，Nilearn 都能提供得力支持。其独特的技术亮点在于深度集成了强大的 scikit-learn 工具箱，让用户能够直接调用成熟的机器学习算法来处理神经影像数据，无需重复造轮子。此外，Nilearn 拥有详尽易懂的文档和活跃友好的社区，定期举办线上交流活动，确保用户在探索大脑奥秘的过程中能获得及时的技术支持与指导。通过 Nilearn，复杂的脑成像分析工作变得更加直观、灵活且易于上手。",".. image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fnilearn.svg\n    :target: https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fnilearn\u002F\n    :alt: Pypi Package\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Fnilearn.svg\n    :target: https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fnilearn\u002F\n    :alt: PyPI - Python Version\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fbuild-docs.yml\u002Fbadge.svg\n    :target: 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`scikit-learn \u003Chttps:\u002F\u002Fscikit-learn.org>`_ Python toolbox\nfor multivariate statistics with applications\nsuch as predictive modeling, classification, decoding, or connectivity analysis.\n\nImportant links\n===============\n\n- Official source code repo: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002F\n- HTML documentation (stable release): https:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002F\n\nInstall\n=======\n\nLatest release\n--------------\n\n**1. Setup a virtual environment**\n\nWe recommend that you install ``nilearn`` in a virtual Python environment,\neither managed with the standard library ``venv`` or with ``conda``\n(see `miniconda \u003Chttps:\u002F\u002Fdocs.conda.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fminiconda.html>`_ for instance).\nEither way, create and activate a new python environment.\n\nWith ``venv``:\n\n.. code-block:: bash\n\n    python3 -m venv \u002F\u003Cpath_to_new_env>\n    source \u002F\u003Cpath_to_new_env>\u002Fbin\u002Factivate\n\nWindows users should change the last line to ``\\\u003Cpath_to_new_env>\\Scripts\\activate.bat``\nin order to activate their virtual environment.\n\nWith ``conda``:\n\n.. code-block:: bash\n\n    conda create -n nilearn python=3.10\n    conda activate nilearn\n\n**2. Install nilearn with pip**\n\nExecute the following command in the command prompt \u002F terminal\nin the proper python environment:\n\n.. code-block:: bash\n\n    python -m pip install -U nilearn\n\nDevelopment version\n-------------------\n\nPlease find all development setup instructions in the\n`contribution guide \u003Chttps:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fstable\u002Fdevelopment.html#setting-up-your-environment>`_.\n\nCheck installation\n------------------\n\nTry importing nilearn in a python \u002F iPython session:\n\n.. code-block:: python\n\n    import nilearn\n\nIf no error is raised, you have installed nilearn correctly.\n\nDrop-in Hours\n=============\n\nThe Nilearn team organizes regular online drop-in hours to answer questions,\ndiscuss feature requests, or have any Nilearn-related discussions. Nilearn\ndrop-in hours occur *every Wednesday from 4pm to 5pm UTC*, and we make sure that at\nleast one member of the core-developer team is available. These events are held\non `Jitsi Meet \u003Chttps:\u002F\u002Fmeet.jit.si\u002Fnilearn-drop-in-hours>`_ and are fully open,\nanyone is welcome to join!\nFor more information and ways to engage with the Nilearn team see\n`How to get help \u003Chttps:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fstable\u002Fdevelopment.html#how-to-get-help>`_.\n\nDependencies\n============\n\nThe required dependencies to use the software are listed\nin the file `pyproject.toml \u003Chttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fblob\u002Fmain\u002Fpyproject.toml>`_.\n\nIf you are using nilearn plotting functionalities or running the examples, matplotlib >= 3.8.0 is required.\n\nSome plotting functions in Nilearn support both matplotlib and plotly as plotting engines.\nIn order to use the plotly engine in these functions,\nyou will need to install both plotly and kaleido, which can both be installed with pip and anaconda.\n\nIf you want to run the tests, you need pytest >= 6.0.0 and pytest-cov for coverage reporting.\n\nDevelopment\n===========\n\nDetailed instructions on how to contribute are available at\nhttps:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fstable\u002Fdevelopment.html\n",".. image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fnilearn.svg\n    :target: https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fnilearn\u002F\n    :alt: PyPI 包\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Fnilearn.svg\n    :target: https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fnilearn\u002F\n    :alt: PyPI - Python 版本\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fbuild-docs.yml\u002Fbadge.svg\n    :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fbuild-docs.yml\n    :alt: GitHub Actions 文档构建状态\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_with_tox.yml\u002Fbadge.svg?branch=main&event=push\n    :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_with_tox.yml\n    :alt: GitHub Actions 测试状态\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fgraph\u002Fbadge.svg?token=KpYArSdyXv\n    :target: https:\u002F\u002Fapp.codecov.io\u002Fgh\u002Fnilearn\u002Fnilearn\n    :alt: 覆盖率状态\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fzenodo.org\u002Fbadge\u002FDOI\u002F10.5281\u002Fzenodo.8397156.svg\n    :target: https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.5281\u002Fzenodo.8397156\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fbluesky-Follow_nilearn-blue?logo=bluesky\n    :target: https:\u002F\u002Fbsky.app\u002Fprofile\u002Fnilearn.bsky.social\n    :alt: Bluesky\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fyoutube\u002Fchannel\u002Fsubscribers\u002FUCU6BMAi2zOhNFnDkbdevmPw\n    :target: https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@nilearnevents5116\n    :alt: YouTube 频道订阅者\n\n.. image:: 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``venv``：\n\n.. code-block:: bash\n\n    python3 -m venv \u002F\u003Cpath_to_new_env>\n    source \u002F\u003Cpath_to_new_env>\u002Fbin\u002Factivate\n\nWindows 用户应将最后一行改为 ``\\\u003Cpath_to_new_env>\\Scripts\\activate.bat`` 以激活虚拟环境。\n\n使用 ``conda``：\n\n.. code-block:: bash\n\n    conda create -n nilearn python=3.10\n    conda activate nilearn\n\n**2. 使用 pip 安装 nilearn**\n\n在正确的 Python 环境中，在命令提示符或终端中执行以下命令：\n\n.. code-block:: bash\n\n    python -m pip install -U nilearn\n\n开发版本\n--------\n\n请参阅 `贡献指南 \u003Chttps:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fstable\u002Fdevelopment.html#setting-up-your-environment>`_ 获取完整的开发环境设置说明。\n\n检查安装\n--------\n\n尝试在 Python 或 iPython 会话中导入 nilearn：\n\n.. code-block:: python\n\n    import nilearn\n\n如果没有出现错误，则说明您已正确安装 nilearn。\n\n答疑时间\n========\n\nNilearn 团队定期举办在线答疑活动，解答问题、讨论功能请求或进行任何与 Nilearn 相关的交流。Nilearn 的答疑时间是 *每周三下午 4 点至 5 点（UTC）*，我们确保至少有一名核心开发人员在线。这些活动在 `Jitsi Meet \u003Chttps:\u002F\u002Fmeet.jit.si\u002Fnilearn-drop-in-hours>`_ 上举行，完全开放，欢迎任何人参加！有关更多信息及如何与 Nilearn 团队互动，请参阅 `如何获得帮助 \u003Chttps:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fstable\u002Fdevelopment.html#how-to-get-help>`_。\n\n依赖项\n======\n\n使用该软件所需的依赖项列于文件 `pyproject.toml \u003Chttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fblob\u002Fmain\u002Fpyproject.toml>`_ 中。\n\n如果您使用 nilearn 的绘图功能或运行示例，需要 matplotlib >= 3.8.0。\n\nNilearn 中的一些绘图函数同时支持 matplotlib 和 plotly 作为绘图引擎。要在这些函数中使用 plotly 引擎，您需要安装 plotly 和 kaleido，两者都可以通过 pip 和 anaconda 安装。\n\n如果要运行测试，您需要 pytest >= 6.0.0 和 pytest-cov 用于覆盖率报告。\n\n开发\n====\n\n详细的贡献指南可在以下网址找到：\nhttps:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fstable\u002Fdevelopment.html","# Nilearn 快速上手指南\n\nNilearn 是一个用于脑成像数据（体积和表面）分析的 Python 库。它提供了统计和机器学习工具，支持基于一般线性模型（GLM）的分析，并深度集成了 `scikit-learn`，适用于预测建模、分类、解码及连接性分析等任务。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：支持 Linux、macOS 和 Windows。\n*   **Python 版本**：推荐 Python 3.8 及以上（官方示例常用 3.10+）。\n*   **前置依赖**：\n    *   核心功能依赖 `numpy`, `scipy`, `pandas`, `scikit-learn`, `nibabel` 等，安装时会自动解决。\n    *   **绘图功能**：若需使用绘图功能或运行示例，需确保 `matplotlib >= 3.8.0`。\n    *   **交互式绘图**：部分函数支持 `plotly` 引擎，如需使用需额外安装 `plotly` 和 `kaleido`。\n*   **国内加速建议**：建议使用国内镜像源（如清华源、阿里源）加速安装过程。\n\n## 安装步骤\n\n强烈建议在虚拟环境中安装，以避免依赖冲突。\n\n### 1. 创建并激活虚拟环境\n\n**方式 A：使用 venv (标准库)**\n\n```bash\n# 创建环境\npython3 -m venv nilearn_env\n\n# 激活环境 (Linux\u002FmacOS)\nsource nilearn_env\u002Fbin\u002Factivate\n\n# 激活环境 (Windows)\nnilearn_env\\Scripts\\activate.bat\n```\n\n**方式 B：使用 conda**\n\n```bash\nconda create -n nilearn python=3.10\nconda activate nilearn\n```\n\n### 2. 安装 Nilearn\n\n在激活的环境中执行以下命令。推荐使用国内镜像源以提升下载速度：\n\n```bash\n# 使用清华源安装\npython -m pip install -U nilearn -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n*(可选) 若需使用 plotly 绘图引擎：*\n```bash\npip install plotly kaleido -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 3. 验证安装\n\n启动 Python 或 IPython 会话，尝试导入库：\n\n```python\nimport nilearn\n```\n\n若无报错，则说明安装成功。\n\n## 基本使用\n\n以下示例展示如何加载标准的脑图谱模板并提取数据，这是使用 Nilearn 最常见的起点。\n\n```python\nfrom nilearn import datasets, image, plotting\n\n# 1. 下载并加载标准的 MNI152 脑模板\ndataset = datasets.load_mni152_template()\nimg = image.load_img(dataset)\n\n# 2. 简单的可视化\nplotting.plot_anat(img, title=\"MNI152 Template\", display_mode='ortho', cut_coords=(0, 0, 0))\nplotting.show()\n\n# 3. 加载哈佛 - 牛津皮质结构图谱 (Harvard-Oxford cortical atlas)\natlas_dataset = datasets.fetch_atlas_harvard_oxford('cort-maxprob-thr25-2mm')\natlas_img = atlas_dataset.maps\nlabels = atlas_dataset.labels\n\nprint(f\"图谱包含 {len(labels)} 个区域\")\nprint(f\"前五个区域名称：{labels[:5]}\")\n\n# 4. 将图谱可视化\nplotting.plot_roi(atlas_img, title=\"Harvard-Oxford Cortical Atlas\")\nplotting.show()\n```\n\n> **提示**：首次运行上述代码时，Nilearn 会自动从网络下载数据集到本地缓存目录（通常为 `~\u002Fnilearn_data`），请确保网络连接正常。","某神经科学实验室的研究员正试图从数百名阿尔茨海默病患者的功能性磁共振成像（fMRI）数据中，提取脑区连接特征以构建疾病分类预测模型。\n\n### 没有 nilearn 时\n- 研究人员需手动编写大量底层代码来解析复杂的 NIfTI 影像格式，并花费数周时间开发配准和标准化流程。\n- 缺乏现成的脑图谱掩膜工具，提取特定脑区（如海马体）信号时需依赖外部软件进行繁琐的空间坐标转换。\n- 难以直接将高维影像数据对接机器学习算法，必须自行处理降维和特征工程，极易引入数学错误。\n- 可视化结果仅能生成静态切片，无法快速构建交互式脑图向临床医生直观展示异常激活区域。\n\n### 使用 nilearn 后\n- 调用 `nilearn.image` 模块即可几行代码完成影像加载、重采样及标准化，将数据预处理时间从数周缩短至数小时。\n- 内置丰富的标准脑图谱（如 AAL、Harvard-Oxford），可直接通过掩膜提取目标脑区的时间序列，无需手动计算坐标。\n- 无缝集成 scikit-learn，提供 `NiftiMasker` 等专用接口，一键将 3D\u002F4D 脑影像转换为矩阵特征并投入分类器训练。\n- 利用 `plotting` 模块生成立体、美观的统计映射图，支持在标准脑模板上叠加激活热图，显著提升论文图表质量。\n\nnilearn 通过打通神经影像处理与机器学习的壁垒，让研究员能从繁琐的数据清洗中解放，专注于探索大脑疾病的生物标记物。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fnilearn_nilearn_3a006a09.png","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fnilearn_7dbf2de8.png","",null,"nilearn.github.io","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn",[78,82,86,90,94,97,100],{"name":79,"color":80,"percentage":81},"Python","#3572A5",98.2,{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Jinja","#a52a22",0.9,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"HTML","#e34c26",0.3,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"Shell","#89e051",0.2,{"name":95,"color":96,"percentage":93},"JavaScript","#f1e05a",{"name":98,"color":99,"percentage":93},"CSS","#663399",{"name":101,"color":102,"percentage":103},"Makefile","#427819",0,1384,652,"2026-04-07T13:49:08","BSD-3-Clause",1,"Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":112,"python":113,"dependencies":114},"建议使用 venv 或 conda 创建虚拟环境进行安装。若需使用 plotly 作为绘图引擎，需额外安装 plotly 和 kaleido。运行测试需要 pytest 和 pytest-cov。","3.10 (示例中指定，通常支持较新版本的 Python 3)",[115,116,117,118,119,120],"scikit-learn","matplotlib>=3.8.0 (绘图功能必需)","plotly (可选，用于部分绘图功能)","kaleido (可选，配合 plotly 使用)","pytest>=6.0.0 (测试必需)","pytest-cov (测试覆盖率报告必需)",[14],[123,124,125,126,127,128,129,130,131],"python","machine-learning","fmri","neuroimaging","mvpa","decoding","brain-connectivity","brain-imaging","brain-mri","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-08T10:07:02.749514",[135,140,145,150,155,160],{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":139},24009,"Nilearn 中图谱区域标签与 NiftiLabelsMasker 输出维度之间是如何对应的？","NiftiLabelsMasker 的输出维度与原始图谱标签列表并非直接一一对应。空区域（在重采样后无体素）和背景区域（通常为值 0）会被自动丢弃，导致输出向量长度小于标签数量。因此，输出向量的第 j 个元素不一定对应标签列表中的第 j 个名称。为解决此问题，应使用 Masker 拟合后生成的 `labels_` 属性。该属性是一个整数向量，用于将图谱图像中的区域 ID 映射到 transform 输出的具体维度索引，从而确保正确关联区域名称与数据。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F3085",{"id":141,"question_zh":142,"answer_zh":143,"source_url":144},24010,"RegionExtractor 在某些情况下无法收敛怎么办？","这是一个已知问题，通常由特定数据集或参数配置引起。该问题已在 Pull Request #2639 中得到修复。如果遇到不收敛的情况，建议首先更新 Nilearn 到最新版本以获取修复补丁。如果问题依旧，可能是由于输入文件链接失效或数据本身的问题，此时可以尝试更换数据源或检查输入数据的完整性。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F938",{"id":146,"question_zh":147,"answer_zh":148,"source_url":149},24011,"如何获取 Brainomics\u002FLocalizer 数据集的官方引用文献？","Brainomics\u002FLocalizer 数据集的官方引用文献为：Papadopoulos Orfanos D, et al. \"The Brainomics\u002FLocalizer database\", NeuroImage, Volume 144, Part B, January 2017, Pages 309-314。该引用信息已更新至 Nilearn 文档中 `nilearn.datasets.fetch_localizer_contrasts` 函数的说明部分。注意：获取该数据时可能会遇到 OSF 服务器的 404 错误，这通常是由于测试环境请求过于频繁导致的，普通用户稍后重试通常可解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F1925",{"id":151,"question_zh":152,"answer_zh":153,"source_url":154},24012,"Nilearn 目前如何处理表面数据（Surface Data）？","Nilearn 旨在保留足够的表面数据信息以支持绘图和空间处理（如表面平滑），同时避免创建全新的数据结构。目前的推荐做法是使用命名元组（namedtuple）来组织数据，结构为 `Surface(mesh=GiftiImage(...), data=GiftiImage(...))`。其中几何信息（mesh）和数据（data）通常分别存储（符合 FreeSurfer 等通用惯例），但在传入 Nilearn 函数（如未来的 SurfaceMasker 或绘图函数）时，应将其封装为此统一格式以便处理。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F2171",{"id":156,"question_zh":157,"answer_zh":158,"source_url":159},24013,"Nilearn 项目是否有计划自动化代码格式化和质量检查？","是的，为了减轻贡献者和审查者的负担，Nilearn 社区正在推进自动化流程。计划引入自动化的格式化工具（formatters）、linter 以及基于云端的代码质量平台。通过设置自定义配置，这些工具将自动处理代码风格等琐碎问题，使其不再成为人工审查的障碍。贡献者可以关注相关的 PR（如 #3586 等）来了解具体的文件更新和自动化进展。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F2528",{"id":161,"question_zh":162,"answer_zh":163,"source_url":139},24014,"在使用 NiftiLabelsMasker 时，如何避免因区域 ID 和名称隐式映射导致的错误？","为了避免因区域 ID 与名称列表索引隐式映射（即假设 ID j 对应 labels[j]）而引发的错误，建议使用更明确的映射方式。虽然早期方案建议在初始化时传递字典，但最新的最佳实践是利用 BIDS 查找表（look up tables）的支持。可以通过 `lut` 参数传递查找表，或者依赖拟合后的 `labels_` 属性来准确获取输出信号与区域名称的对应关系，而不是直接假设输出向量的索引顺序。",[165,170,175,180,185,190,195,200,205,210,214,218,222,226,230,234,239],{"id":166,"version":167,"summary_zh":168,"released_at":169},145559,"0.13.1","## 变更内容\n\n* [维护] 发布后由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5922 中完成\n* [文档] 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5928 中移除大多数文档字符串中的“可选”\n* [维护] 由 @man-shu 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5719 中为基准测试使用文档构建缓存\n* [修复] 不将 verbose 重置为 1，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5932 中完成\n* [修复] 重新允许在 Parcellation 中使用非多掩码器，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5930 中完成\n* [维护] 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5935 中对选项使用长格式\n* 杂项：由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5938 中更新 pre-commit 钩子\n* [修复] 使用 reshape() 改变数组形状，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5937 中完成\n* [修复] 恢复 pytest 标记的短选项，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5940 中完成\n* [修复] 提高 Parcellation 估计器与 sklearn 准则的一致性，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5931 中完成\n* [修复] 当使用查找表作为颜色映射时，去除背景颜色，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5936 中完成\n* [修复] 改进并检查切片器和投影仪的文档字符串，由 @hndgzkn 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5920 中完成\n* [类型] 忽略返回值类型，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5945 中完成\n* [维护] 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5859 中运行无线程 Python 测试\n* [修复] 为 MosaicSlicer 字典参数添加缺失的文档字符串，由 @hndgzkn 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5948 中完成\n* [增强] 将切片器和投影仪的默认切片顺序更改为 x、y、z，由 @hndgzkn 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5944 中完成\n* [修复] 仅在使用 nilearn show() 时抛出非交互式绘图后端警告，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5929 中完成\n* [修复] 格式化文档字符串中的列表 rst，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5946 中完成\n* [维护] 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5947 中标记部分测试为线程不安全\n* [修复] 使用 sklearn 的估计器 HTML 表示法，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5925 中完成\n* [维护] 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5954 中更新失败的测试\n* 杂项：由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5957 中更新 pre-commit 钩子\n* [文档] 解释对比名称如何与保存的 GLM 文件相关联，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5950 中完成\n* [维护] 允许跳过无线程测试，由 @hndgzkn 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5960 中完成\n* [维护] 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5956 中检查多个函数\u002F方法的输入\n* [维护] 将在无线程 Python 中失败的测试标记为线程不安全，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5965 中完成\n* [重构] 添加 _mask_img 属性","2026-02-10T17:09:49",{"id":171,"version":172,"summary_zh":173,"released_at":174},145560,"0.13.0","## 变更内容\n* [维护] 发布后由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5642 中完成\n* [维护] 定义通用架构由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5538 中完成\n* [依赖项移除] 移除 one_mesh_info 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5627 中完成\n* [增强] 重构 `nilearn.plotting`：提取公共代码 2 由 @hndgzkn 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5645 中完成\n* [维护] 放弃对 Python 3.9 的支持由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5199 中完成\n* [依赖项移除] 从分解估计器中移除 \"nifti_maps_masker_\" 属性由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5626 中完成\n* [重构] 添加用于检查值是否在允许列表中的实用函数由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5647 中完成\n* [修复] 拼写错误 'resamping' -> 'resampling' 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5650 中完成\n* 杂项：更新 pre-commit 钩子由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5636 中完成\n* [依赖项移除] 移除 contrast_type 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5630 中完成\n* [依赖项移除] 将默认输出更改为 permuted_ols 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5631 中完成\n* [依赖项移除] 在掩码方法中系统性地使用 \"imgs\" 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5624 中完成\n* [依赖项移除] 弃用 \"tr\" 参数，改用 \"t_r\" 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5623 中完成\n* [依赖项移除] `compute_fixed_effects` 始终返回 `fixed_fx_z_score_img` 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5634 中完成\n* [依赖项移除] 将 force_resample 的默认值设置为 True 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5635 中完成\n* [依赖项移除] 从绘图函数中移除 darkness 参数由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5625 中完成\n* [依赖项移除] 从掩码器构造函数中移除 kwargs 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5628 中完成\n* [维护] 移除特定于 Python 3.9 的代码由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5643 中完成\n* [维护] 移除与 matplotlib \u003C 3.5 相关的代码由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5644 中完成\n* 将 actions\u002Fsetup-python 从 5 升级到 6 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5655 中完成\n* 杂项：更新 pre-commit 钩子由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5659 中完成\n* [维护] 提升 pre-commit 使用的导入 linter 版本由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5664 中完成\n* [依赖项移除] 弃用数据集的某些输出由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5640 中完成\n* [增强] 添加 NotImplementedWarning 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5508 中完成\n* [依赖项移除] 更新默认的 load_confounds 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5633 中完成\n* [依赖项移除] 将默认值 `keep_masked_maps` 和 `keep_masked_labels` 更改为 False 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5632 中完成\n* [依赖项移除] 使用 'axes' 代替 'ax' 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5661 中完成\n* [依赖项移除] parse_bids_file 返回字典","2026-01-06T06:24:04",{"id":176,"version":177,"summary_zh":178,"released_at":179},145561,"0.12.1","## 变更内容\n\n* [维护] 发布更新，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5474 中完成\n* 杂项：更新 pre-commit 钩子，由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5480 中完成\n* [维护] 标记慢速测试，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5479 中完成\n* [维护] 确保 GroupSparseCovariance 符合 scikit-learn 的规范，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5482 中完成\n* [文档] 减少示例中的警告数量，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5489 中完成\n* [维护] 提升 HierarchicalKMeans 对 scikit-learn 规范的兼容性，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5486 中完成\n* [维护] 为 ConnectivityMeasure 添加 n_features_in_ 属性，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5483 中完成\n* [维护] 移除不必要的列表推导式，由 @DimitriPapadopoulos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5500 中完成\n* [维护] 检查 ReNa 是否符合 scikit-learn 的规范，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5485 中完成\n* [维护] 确保分解估计器返回 self，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5491 中完成\n* [维护] 在测试和文档构建中静默警告，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5498 中完成\n* [重构] 对聚类估计器进行小幅重构，以处理预期失败的检查，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5501 中完成\n* [维护] 忽略 nilearn 检查估计器时的警告，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5502 中完成\n* [维护] 统一掩码器中的日志记录调用，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5496 中完成\n* 杂项：更新 pre-commit 钩子，由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5505 中完成\n* [维护] 确保图像估计器可以被序列化，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5499 中完成\n* [修复] 使 plotting 包中 `symmetric_cmap` 在 `plotly` 后端的行为与 `matplotlib` 后端一致，由 @hndgzkn 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5492 中完成\n* [维护] 检查解码器是否已拟合，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5490 中完成\n* [维护] 使用最新版本的 Python 和依赖项运行文档构建，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5462 中完成\n* [维护] 移除不必要的列表推导式，由 @DimitriPapadopoulos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5507 中完成\n* [修复] 确保分解估计器可以使用 transform \u002F inverse_transform 方法，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5503 中完成\n* [维护] 减少文档中的警告和冗余信息，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5504 中完成\n* 杂项：更新 pre-commit 钩子，由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5514 中完成\n* [维护] 检查所有图像估计器在 transform 后是否保持不变，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5510 中完成\n* [修复] 更新 `nilearn.datasets.fetch_neurovault_motor_task` 的弃用警告，由 @hndgzkn 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5526 中完成\n* [维护] 标记慢速测试，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnile","2025-09-03T06:05:00",{"id":181,"version":182,"summary_zh":183,"released_at":184},145562,"0.12.0","## 变更内容\n* [维护] 由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4982 中完成的 0.11.1 版本发布后维护工作\n* [维护] 仅在文档的完整构建中运行链接检查，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4969 中完成\n* [样式] 应用各种 ruff 预览规则，由 @DimitriPapadopoulos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4977 中完成\n* [增强] 重命名参数：`version` -> `atlas_type`，由 @hndgzkn 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4929 中完成\n* [修复] 修复文档中无序列表的渲染问题，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4979 中完成\n* [样式] 在测试中的类中添加文档字符串，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4970 中完成\n* [维护] 在 CI 中使用 UV 进行安装，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4964 中完成\n* [重构] 重构表面绘图测试，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4966 中完成\n* [文档] 修复引用问题，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4981 中完成\n* [文档] 修复文档中图表堆叠的问题，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4980 中完成\n* [样式] 移除代码块包裹，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4973 中完成\n* [测试] 不为文档构建安装 LaTeX，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4976 中完成\n* [修复] 使用 `figure_to_svg_base64` 替代 `figure_to_png_base64`，由 @man-shu 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4985 中完成\n* 杂项：更新 pre-commit 钩子，由 @pre-commit-ci 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4987 中完成\n* [维护] 移除 `.nojekyll` 处理，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4992 中完成\n* [文档] 添加旧版文档页面，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4989 中完成\n* [重构] 重构绘图测试，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4986 中完成\n* [维护] 修复 linkcheck 标记的死链接，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4993 中完成\n* [文档] 修复参考文献，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4994 中完成\n* [修复] 修复发布时的部署问题，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4988 中完成\n* 撤销 “[修复] 修复发布时的部署问题”，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4995 中完成\n* [重构] 移动表面实用函数，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4956 中完成\n* [修复] 修复发布时的部署问题，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4996 中完成\n* 撤销 “[修复] 修复发布时的部署问题”，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4997 中完成\n* [修复] 修复发布时的部署问题，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4998 中完成\n* 将 astral-sh\u002Fsetup-uv 从 4 升级到 5，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5000 中完成\n* [修复] 为开发文档部署设置 Git 用户名和邮箱，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F5001 中完成\n* [增强] 允许绘制 `hemi=\"both\"`，由 @man-shu 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4991 中完成\n* [增强] 更新默认颜色，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4959 中完成\n* [维护] 移除数据集获取的旧格式","2025-06-21T07:12:30",{"id":186,"version":187,"summary_zh":188,"released_at":189},145563,"0.11.1","## 拉取请求列表\n\n* 将 actions\u002Fcheckout 从 3 升级到 4，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4850 中提交\n* [REF] 在循环中为未使用的变量使用下划线，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4846 中提交\n* [REF] 简化空集合的比较，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4845 中提交\n* [REF] 使用 join 方法，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4844 中提交\n* [REF] 避免使用 `not any()` 或 `not all()`，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4843 中提交\n* [FIX] 渲染版本已更改，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4842 中提交\n* [REF] 使用字典推导式，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4833 中提交\n* [REF] 重构不必要的 else 块，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4826 中提交\n* [REF] 应用 Sourcery 的建议，使用推导式，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4822 中提交\n* [REF] 应用 Sourcery 建议的 f-string，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4819 中提交\n* [REF] 移除冗余的切片索引，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4825 中提交\n* [FIX] 在文档中使用换行符以避免 `noqa`，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4815 中提交\n* [STY] 应用美式拼写，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4707 中提交\n* [REF] 将变量赋值移动到其需要的 if 块内，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4823 中提交\n* [REF] 对条件语句应用德摩根定律，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4831 中提交\n* [REF] 简化长度比较，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4821 中提交\n* 杂项：更新 pre-commit 钩子，由 @pre-commit-ci 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4858 中提交\n* [FIX] 修复 release_docs 工作流，由 @man-shu 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4854 中提交\n* [STY] 对文档运行代码风格检查，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4818 中提交\n* [MAINT] 发布 0.11.0 版本后的工作，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4861 中提交\n* [REF] 尽可能使用 get item 方法，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4832 中提交\n* [DOC] 为深色模式使用更高对比度的 Pygments 样式，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4847 中提交\n* [MAINT] 为部分测试和文档构建添加 pyarrow 依赖，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4863 中提交\n* [REF] 使用 list extend 替代 append，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4827 中提交\n* [REF] 对示例进行小幅重构，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4867 中提交\n* [REF] 对 resample_img 进行简单重构，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4864 中提交\n* [REF] 重构维护工具，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4866 中提交\n* [REF] 简化赋值操作，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4824 中提交\n* [REF] 对 permuted_ols 进行简单重构，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4865 中提交\n* [FIX][ENH][DO","2024-12-23T09:33:25",{"id":191,"version":192,"summary_zh":193,"released_at":194},145564,"0.11.0","## 拉取请求列表\n\n* [维护] 发布 0.10.4 版本，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4366 中提交\n* [维护] 清理 Makefile，并在 GitHub 工作流的 CLI 中启用颜色，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4370 中提交\n* [文档] 更新发布流程，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4371 中提交\n* 将“静息态”改为“观影”用于均值比较示例，由 @man-shu 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4373 中提交\n* [文档] 在风格指南中说明属性尾部下划线的含义，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4374 中提交\n* [重构] 重构 CSS 和 HTML 掩码报告，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4372 中提交\n* [自动化] 更新 pre-commit 钩子，由 @github-actions 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4381 中提交\n* [修复] 在文档构建时跳过有问题的绘图操作，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4383 中提交\n* [增强] 改进 `save_glm_to_bids` 的输出，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4375 中提交\n* [维护] 更改 GH 工作流的调度计划，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4386 中提交\n* [维护] 监控文档构建的持续时间，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4387 中提交\n* [维护] 在完整文档构建时预先下载数据，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4390 中提交\n* [修复] 修复 flake8 bugbear 错误，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4384 中提交\n* [维护] 改进工作流以测试 nightly 依赖项，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4364 中提交\n* [维护] 更新 precommit 配置，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4391 中提交\n* [维护] 更新 `scipy.sparse.linalg.cg` 的参数，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4394 中提交\n* [修复] 移除、实现或更好地记录“未使用”的参数，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4273 中提交\n* [维护] 更新 CircleCI 触发主机，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4402 中提交\n* [重构] 重构 CI 中的代码风格检查，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4406 中提交\n* [维护] 在多个 macOS 版本上进行测试，由 @Remi-Gau 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4405 中提交\n* [文档] 修复 codespell 发现的拼写错误，由 @DimitriPapadopoulos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4410 中提交\n* 修复与标准化相关的 `load_confound` 测试失败问题，由 @htwangtw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4411 中提交\n* 为 view_img() 添加宽度输入参数，由 @alexsayal 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4416 中提交\n* [自动化] 更新 AUTHORS.rst 和 doc\u002Fchanges\u002Fnames.rst 文件，由 @github-actions 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4418 中提交\n* [修复] 如果向 `first_level_from_bids` 传递未知关键字参数，则抛出错误，由 @michellewang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4414 中提交\n* [修复] 重构两样本 t 检验示例中的设计矩阵和对比公式，由 @YCHuang0610 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F4407 中提交\n* [自动化] 更新 AUTHORS.rst 和","2024-12-02T12:17:24",{"id":196,"version":197,"summary_zh":198,"released_at":199},145565,"0.10.4","**2024年4月发布**\n\n## 亮点\n\n- 为 [nilearn.maskers.MultiNiftiMapsMasker](file:\u002F\u002F\u002Fhome\u002Fremi\u002Fgithub\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fdoc\u002F_build\u002Fhtml\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.maskers.MultiNiftiMapsMasker.html#nilearn.maskers.MultiNiftiMapsMasker) 和 [nilearn.maskers.MultiNiftiLabelsMasker](file:\u002F\u002F\u002Fhome\u002Fremi\u002Fgithub\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fdoc\u002F_build\u002Fhtml\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.maskers.MultiNiftiLabelsMasker.html#nilearn.maskers.MultiNiftiLabelsMasker) 的报告使用了合适的 HTML 模板，从而避免了 MultiNiftiMapsMasker 报告为空的问题（[#4310](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F4310)，由 [Rémi Gau](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRemi-Gau) 提出）。\n\n- 修复了仅包含一个色阶的颜色映射中颜色条的处理问题（[#4255](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F4255)，由 [Rémi Gau](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRemi-Gau) 提出）。\n\n- 改进了镶嵌图显示中的颜色条大小和标签（[#4284](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F4284)，由 [Rémi Gau](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRemi-Gau) 提出）。\n\n- 从 [nilearn.plotting.view_img](file:\u002F\u002F\u002Fhome\u002Fremi\u002Fgithub\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fdoc\u002F_build\u002Fhtml\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.plotting.view_img.html#nilearn.plotting.view_img) 和 [nilearn.plotting.plot_surf](file:\u002F\u002F\u002Fhome\u002Fremi\u002Fgithub\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fdoc\u002F_build\u002Fhtml\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.plotting.plot_surf.html#nilearn.plotting.plot_surf) 中移除了未使用的 **kwargs 参数（[#4270](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F4270)，由 [Rémi Gau](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRemi-Gau) 提出）。\n\n## 修复\n\n- 由于即将发布的 matplotlib 版本（3.9.0）的更改，修复了地毯图的绘制问题（[#4279](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F4279)，由 [Rémi Gau](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRemi-Gau) 提出）。\n\n- 修复了在使用 [nilearn.glm.compute_contrast](file:\u002F\u002F\u002Fhome\u002Fremi\u002Fgithub\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fdoc\u002F_build\u002Fhtml\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.glm.compute_contrast.html#nilearn.glm.compute_contrast) 中的 stat_type 时出现的错误警告（[#4257](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F4257)，由 [Eric Larson](https:\u002F\u002Flarsoner.com\u002F) 提出）。\n\n- 修复了当 GLM 报告对图像应用阈值时出现的问题（[#4258](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F4258)，由 [Rémi Gau](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRemi-Gau) 提出）。\n\n- 为 [nilearn.maskers.MultiNiftiMapsMasker](file:\u002F\u002F\u002Fhome\u002Fremi\u002Fgithub\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fdoc\u002F_build\u002Fhtml\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.maskers.MultiNiftiMapsMasker.html#nilearn.maskers.MultiNiftiMapsMasker) 和 [nilearn.maskers.MultiNiftiLabelsMasker](file:\u002F\u002F\u002Fhome\u002Fremi\u002Fgithub\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fdoc\u002F_build\u002Fhtml\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.maskers.MultiNiftiLabelsMasker.html#nilearn.maskers.MultiNiftiLabelsMasker) 的报告使用了合适的 HTML 模板，从而避免了 MultiNiftiMapsMasker 报告为空的问题（[#4310](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F4310)，由 [Rémi Gau](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRemi-Gau) 提出）。\n\n- 使掩码器报告表格可以水平滚动（[#4308](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F4308)，由 [Rémi Gau](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRemi-Gau) 提出）。- \n\n- 掩码器报告表格不再与报告图像重叠（[#4308](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissu","2024-04-09T09:15:50",{"id":201,"version":202,"summary_zh":203,"released_at":204},145566,"0.10.3","**发布于 2024 年 1 月**\n\n## 亮点\n\n> [!WARNING] \n>\n> **已停止对 Python 3.7 的支持。我们建议升级到 Python >= 3.11。**\n>\n> 各依赖包的最低支持版本已提升：\n>\n> - NumPy – v1.19.0\n> - SciPy – v1.8.0\n> - scikit-learn – v1.0.0\n> - Nibabel – v4.0.0\n> - Pandas – v1.1.5\n> - Joblib – v1.0.0\n\n- API 允许向 [first_level_from_bids](https:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fdev\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.glm.first_level.first_level_from_bids.html#nilearn.glm.first_level.first_level_from_bids) 传递参数，以基于 [load_confounds](https:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fdev\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.interfaces.fmriprep.load_confounds.html#nilearn.interfaces.fmriprep.load_confounds) 中的策略构建包含特定混淆变量集的一级模型（[#4103](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F4103)，由 [Rémi Gau](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRemi-Gau) 提出）。\n\n- 支持向 [compute_contrast](https:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fdev\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.glm.compute_contrast.html#nilearn.glm.compute_contrast) 传递列数少于估计参数数量的 t 和 F 对比矩阵。剩余列将用零填充（[#4067](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F4067)，由 [Rémi Gau](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRemi-Gau) 提出）。\n\n- [NiftiSpheresMasker](https:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fdev\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.maskers.NiftiSpheresMasker.html#nilearn.maskers.NiftiSpheresMasker) 现在具有 generate_report 方法（[#3102](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F3102)，由 [Yasmin Mzayek](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fymzayek) 和 [Nicolas Gensollen](https:\u002F\u002Fnicolasgensollen.github.io\u002F) 提出）。\n\n- 更新 [load_confounds](https:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fdev\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.interfaces.fmriprep.load_confounds.html#nilearn.interfaces.fmriprep.load_confounds) 和 [load_confounds_strategy](https:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fdev\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.interfaces.fmriprep.load_confounds_strategy.html#nilearn.interfaces.fmriprep.load_confounds_strategy) 中的 CompCor 策略，以支持 fmriprep 21.x 及更高版本。（[#3285](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F3285)，由 [Hao-Ting Wang](https:\u002F\u002Fwanghaoting.com\u002F) 提出）。\n\n- 允许在 [plot_glass_brain](https:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fdev\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.plotting.plot_glass_brain.html#nilearn.plotting.plot_glass_brain) 和 [plot_stat_map](https:\u002F\u002Fnilearn.github.io\u002Fdev\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fnilearn.plotting.plot_stat_map.html#nilearn.plotting.plot_stat_map) 中设置 vmin 参数（[#3993](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fissues\u002F3993)，由 [Michelle Wang](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmichellewang) 提出）。\n\n- 在绘制带有色条的阈值化统计图时，阈值现在会作为色条上的刻度标签显示（[##2833](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002F#2833)，由 [Nicolas Gensollen](https:\u002F\u002Fnicolasgensollen.github.io\u002F) 提出）。\n\n- 将 GLM 示例中的 plot_fixed_effect 和 plot_fiac_analysis 合并为一个示例 plot_two_runs_model（[#3191](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilear","2024-01-29T09:22:59",{"id":206,"version":207,"summary_zh":208,"released_at":209},145567,"0.10.2","**2023年9月发布**\n\n## 亮点\n\n- 体积图像绘制函数（如 `plotting.plot_img`）现在新增了一个可选参数 ``radiological``，默认值为 ``False``。若设置为 ``True``，将反转 x 轴，并调整 ``L`` 和 ``R`` 标注，以符合放射学的常规视图。\n- 更新 Decoder 对象，使其使用更高效的 ``LogisticRegressionCV``。\n- 为 Decoder 对象新增 ``LassoCV`` 作为新的估计器选项。\n- 向 `nilearn.plotting.plot_img_on_surf` 添加了 ``vmin`` 和 ``symmetric_cbar`` 参数。\n- 改进 ``contrasts`` 功能，允许在 F 检验对比中使用固定效应。\n- 新增实验性表面 API，以方便在下游基于表面的分析中处理表面数据。该 API 以 nilearn.experimental.surface 模块的形式提供，因为目前仍不完整，且可能在没有弃用周期的情况下发生变化。\n\n## 新功能\n\n- 体积图像绘制函数（如 `plotting.plot_img`）现在新增了一个可选参数 ``radiological``，默认值为 ``False``。若设置为 ``True``，将反转 x 轴，并调整 ``L`` 和 ``R`` 标注，以符合放射学的常规视图。\n- 新增实验性表面 API，以方便在下游基于表面的分析中处理表面数据。该 API 以 nilearn.experimental.surface 模块的形式提供，因为目前仍不完整，且可能在没有弃用周期的情况下发生变化。\n\n## 修复\n\n- 修复了 `maskers.MultiNiftiMapsMasker` 和 `maskers.MultiNiftiLabelsMasker` 的 ``transform_imgs`` 方法中的一个 bug：当向 ``fit_transform`` 指定 ``sample_mask`` 列表时，该方法会引发错误。\n- 修复了 ``nilearn.plotting.surf_plotting._plot_surf_matplotlib`` 中的一个 bug：在保存为 PDF 或 SVG 格式时，顶点会变为透明。\n- 修复了导致无法在 `plotting.plot_surf_roi` 中使用 ``symmetric_cmap=True`` 或 ``avg_method`` 参数的 bug。\n- 修复了一个在依赖 numpy ≥ 1.24.x 的情况下加载 fsaverage 表面时会导致错误的 bug。\n- 修复了在实际 fmriprep 数据集中无法加载 GIFTI 文件中的混杂变量的 bug。\n- 修复了在计算对比时，无法将数据框用作二级 GLM 输入的 bug。\n- 修复了 `glm.first_level.first_level_from_bids` 中的一个 bug：如果对应的 BOLD 文件包含派生型 BIDS 实体，则不会返回任何混杂文件。\n- 修复了 `glm.first_level.first_level_from_bids` 中的一个警告：即使已提供 ``slice_time_ref``，仍会提示未提供该参数。\n- 修复了当 ``grid_param`` 是包含不同键的字典序列时，拟合后的 Decoder 对象的 ``cv_params_`` 属性有时会出现缺失条目的问题。\n- 使 `nilearn.interfaces.fmriprep.load_confounds` 的混杂文件选择更加通用。\n- 更改默认图形大小，以防止标题与图形内容重叠。\n- 放宽了 `nilearn.interfaces.fmriprep.load_confounds` 对 ``cosine`` 的混杂变量选择标准，因为并非所有混杂文件都包含这些变量。\n- 修复了 ``pathlib.Path`` 在 `image.new_img_` 中未被识别为类似 Niimg 对象的问题。","2023-10-01T19:30:40",{"id":211,"version":212,"summary_zh":74,"released_at":213},145568,"0.10.1","2023-04-28T09:19:30",{"id":215,"version":216,"summary_zh":74,"released_at":217},145569,"0.10.1rc1","2023-02-28T09:55:17",{"id":219,"version":220,"summary_zh":74,"released_at":221},145570,"0.10.0","2023-01-06T13:49:04",{"id":223,"version":224,"summary_zh":74,"released_at":225},145571,"0.9.2","2022-08-24T11:32:03",{"id":227,"version":228,"summary_zh":74,"released_at":229},145572,"0.9.1","2022-04-13T13:12:02",{"id":231,"version":232,"summary_zh":74,"released_at":233},145573,"0.9.0","2022-01-28T17:36:00",{"id":235,"version":236,"summary_zh":237,"released_at":238},145574,"0.8.1","## 变更内容\n* 发布 0.8.0 版本，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2878 中完成\n* 从 `plot_epi` 的文档字符串中移除阈值，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2888 中完成\n* [文档] 解码及介绍文档的增强，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2884 中完成\n* ARM 架构测试，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2854 中完成\n* 功能增强：计算灰质和白质掩膜，由 @alpinho 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2738 中完成\n* [修复] 修复 MNI152 模板在绘图时的阈值处理问题，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2892 中完成\n* [修复] 修复 view_img 的色标问题，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2876 中完成\n* [维护] 添加 `fill_doc` 装饰器，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2875 中完成\n* [修复] 修复损坏的链接，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2896 中完成\n* [文档] 在 README 中宣传办公时间，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2893 中完成\n* [基础设施] 采用 sphinx-copybutton，由 @emdupre 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2838 中完成\n* 添加 bin_img 用于二值化图像，由 @dangom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2900 中完成\n* [基础设施] 将 plotly 和 kaleido 添加到依赖项中，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2903 中完成\n* [文档] 修复定位器数据集的失效链接，由 @ltetrel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2905 中完成\n* 文档：修复 ICBM 数据获取器文档字符串中返回参数的可读性问题，由 @KamalakerDadi 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2907 中完成\n* [修复] 修复 intersphinx 链接，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2908 中完成\n* [文档][维护] 统一 `plotting` 模块的文档字符串，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2897 中完成\n* 文档：在用户指南中演示绘图时，修复已链接显示的顺序问题，由 @KamalakerDadi 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2906 中完成\n* [文档] 为 joblib 添加 intersphinx 链接，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2909 中完成\n* [维护] 修复 CircleCI 配置，由 @NicolasGensollen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2912 中完成\n* 修复与字符串的比较问题，由 @drammock 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2916 中完成\n* [修复] LGTM 建议，由 @DimitriPapadopoulos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2921 中完成\n* [修复] LGTM 错误，由 @DimitriPapadopoulos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2919 中完成\n* [修复] 对于 @classmethod 使用 \"cls\" 而不是 \"self\"，由 @DimitriPapadopoulos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2923 中完成\n* [文档] 通过 codespell 发现的拼写错误，由 @DimitriPapadopoulos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2918 中完成\n* [修复] LGTM 错误：调用了不可调用的对象，由 @DimitriPapadopoulos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2924 中完成\n* [修复] LGTM 警告，由 @DimitriPapadopoulos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnilearn\u002Fnilearn\u002Fpull\u002F2920 中完成\n* [修复] LGTM 警告：缺少变量声明，由 @Di","2021-09-16T14:49:56",{"id":240,"version":241,"summary_zh":74,"released_at":242},145575,"0.8.0","2021-06-16T14:57:54"]