Skip to main content

Detect microsaccades

Project description

pycrosaccade

Detect microsaccades

Installation

Use pip install

> pip install pycrosaccade

Usage

Use in combination with https://github.com/smathot/python-eyelinkparser/tree/master/eyelinkparser

Preprocessing

from pycrosaccade import microsaccades
from eyelinkparser import parse, defaulttraceprocessor

# Parse data as usual
dm = parse(
    traceprocessor=defaulttraceprocessor(
      blinkreconstruct=True, 
      downsample=None, 
      mode = "advanced"
    )
)

Out:

....................................................................................................................................

Microsaccades

# for each phase in the experiment, add 4 columns (saccetlist_phase, saccstlist_phase, saccfistlist_phase, saccfreq_phase)

microsaccades(dm)

print(dm.saccstlist_fixation)

Out:

col[[  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [2198.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 434.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [1280.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 363.  618.  843.   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [1004.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  88.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 263.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 678. 1382.   nan   nan   nan   nan]
 [  87.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 667.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [1024.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 608.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [1228. 1995.   nan   nan   nan   nan]
 [ 301.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [1030. 1193.   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 728.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  93.  256.   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  37.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [2132.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [1719.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 190.  813. 2124.   nan   nan   nan]
 [  33.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 415.  780.  898. 1933. 2357.   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 252.  434.  875. 1052.   nan   nan]
 [ 660. 1207. 2476.   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  21. 1487.   nan   nan   nan   nan]
 [ 207.  394.  625.   nan   nan   nan]
 [ 116.  549. 1231. 1378.   nan   nan]
 [1265. 1443.   nan   nan   nan   nan]
 [1395.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  97.  270.  686. 1182.   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 138.  337.  775. 2131.   nan   nan]
 [ 299.  722.  914. 2216.   nan   nan]
 [ 486. 1366.   nan   nan   nan   nan]
 [ 404.  549.   nan   nan   nan   nan]
 [ 615.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 312.  617. 1387. 1861.   nan   nan]
 [ 163.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 863. 1019.   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 104.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 459.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 268.  957. 1114.   nan   nan   nan]
 [ 348.  472.   nan   nan   nan   nan]
 [ 201.  351. 1048. 1842. 2485.   nan]
 [1038. 1907. 2132.   nan   nan   nan]
 [ 157.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 625.  915. 1050.   nan   nan   nan]
 [ 262.  722. 1285. 1585.   nan   nan]
 [  50.  603. 1515. 1936. 2113.   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  68.  263. 1016. 1171. 1685. 2413.]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]
 [ 619.   nan   nan   nan   nan   nan]
 [  nan   nan   nan   nan   nan   nan]]

Visualisation

from datamatrix import plot
plot.trace(dm.saccfreq_fixation)

Out:

alt text

Parameters

TODO (but see functions)

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

pycrosaccade-0.2.5.tar.gz (7.2 MB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

pycrosaccade-0.2.5-py3-none-any.whl (4.5 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file pycrosaccade-0.2.5.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: pycrosaccade-0.2.5.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 7.2 MB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: python-requests/2.26.0

File hashes

Hashes for pycrosaccade-0.2.5.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 1b486ba34c6fbb64fef4cddd3e57794adaaa8cafc95379bb1f6506b6d866f46b
MD5 e5c8aa9e1a97cd30d70b47b876401088
BLAKE2b-256 829905335d646b0e3389732efc4b174c42320ba360d4d52aa82216f78b60df3b

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file pycrosaccade-0.2.5-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for pycrosaccade-0.2.5-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 9f385209142521027bbc2d3998806011ec95e3f3162ed24c450fc5e91d3d5fc2
MD5 7040838f42af05cec209e5a785fc0916
BLAKE2b-256 1dfb44e454d0465f25d600cd85a8c6e946bb8534b40bd05a83eb3264610627f2

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page