介绍 Nilearn，一款基于 Python 的开源神经影像机器学习库。内容涵盖环境准备、pip 安装方法、核心功能模块（数据处理、可视化、机器学习）、实际应用场景（fMRI、脑网络分析）以及基础代码示例。文章强调其与 scikit-learn 的集成能力及在脑数据分析中的简化作用，适合神经科学研究者及数据开发者参考。
Nilearn 是一个基于 Python 的开源库，专门用于神经影像数据的机器学习分析。它建立在 scikit-learn、numpy 和 scipy 等科学计算库之上，为 fMRI、PET、sMRI 等脑影像数据提供了专门的处理和可视化功能。
在开始之前，确保你的系统已经安装了 Python 3.7 或更高版本。
最简单的方式是通过 pip 安装：
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使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
pip install nilearn
或者如果你想要最新的开发版本：
git clone https://github.com/nilearn/nilearn
cd nilearn
pip install -e .
Nilearn 提供了多种数据掩码器（maskers），用于将 3D 脑图像转换为 2D 特征矩阵：
Nilearn 的可视化功能是其最大亮点之一：
内置了多种机器学习算法：
Nilearn 可以轻松处理 fMRI 数据，进行预处理、统计分析和结果可视化。
通过连接组分析，研究不同脑区之间的功能连接模式。
使用机器学习方法从脑活动中解码认知过程或预测行为。
from nilearn import datasets
haxby_dataset = datasets.fetch_haxby()
from nilearn import plotting
plotting.plot_epi(haxby_dataset.anat[0])
项目的详细文档位于 doc 目录下，包含了完整的用户指南和 API 参考。
examples 目录中包含了丰富的使用示例，从基础教程到高级应用一应俱全。
处理大型神经影像数据时，注意使用合适的内存管理策略。
根据不同的分析目的，选择合适的颜色映射和绘图参数。
Nilearn 作为神经影像机器学习领域的重要工具，极大地简化了脑数据分析的流程。无论你是神经科学研究者、数据科学家，还是对脑机接口感兴趣的开发者，nilearn 都能为你提供强大的支持。