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-0.4.1.tar.gz (7.2 MB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

pycrosaccade-0.4.1-py3-none-any.whl (4.8 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file pycrosaccade-0.4.1.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: pycrosaccade-0.4.1.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-0.4.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 04d7cdf5207d32639df67df405e05d207bae3af038873273dfaf4af952c56b13
MD5 ed2307e4d1e050b63fca579419ac1455
BLAKE2b-256 be8d6e4d498b20cfa403e705cd0f69cb429a286365c0dbba890b5e9bd063bb4e

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file pycrosaccade-0.4.1-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for pycrosaccade-0.4.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 ac75a5141d4b36adc0e572b8bde740adacda49f4c9b5563b2d3031a360902573
MD5 0cf7bbb5739323ddf15f85ce2778e508
BLAKE2b-256 64cf7a8306ffa6a6ddd596b359abb70a5f33bf7a30ffbb7c5f6fb031ac864eff

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