安装

NiBabel目前是一个纯Python包，应该很容易让NiBabel在任何系统上运行。对于最流行的平台和操作系统，应该有相应的本地打包格式（DEB，RPM或安装程序）的软件包。在其他系统上，您可以使用pip安装NiBabel，或者下载源代码包并运行常用程序。pythonsetup.pyinstall

安装程序和包

pip和Python包索引

如果您不使用Linux软件包管理器，那么安装NiBabel的最佳方法是通过pip。如果您还没有点子，请按照pip安装说明进行操作。

然后打开一个终端（Terminal.app在OSXcmd或PowershellWindows上），然后键入：

pip install nibabel

这将下载并安装NiBabel。

如果你真的喜欢手动做的东西，你可以通过从NiBabel pypi下载源代码来安装NiBabel。转到pypi页面并选择您想要的源代码分发。下载发行版，将其解压缩，然后从解压后的目录运行：

pip

pip install --user

或者你在一个virtualenv里面工作。

Debian /

我们在NeuroDebian的朋友已经在NiBabel NeuroDebian包装了NiBabel。请按照NeuroDebian网站上的说明来访问他们的存储库。一旦完成，安装NiBabel是：

pt-get update
apt-get install python-nibabel

安装开发版本

如果你想测试nibabel的最新开发版本，或者你想通过提供错误修复或新功能（优秀！）来帮助，那么这一部分是给你的。

要求

  • Python 2.7或>= 3.4
  • NumPy 1.7.1或更高
  • six 1.3或更高
  • SciPy （可选，用于完整的SPM-ANALYZE支持）
  • PyDICOM 0.9.7或更高版本（可选，支持DICOM）

  • Python Imaging Library （可选，用于DICOMFS中的PNG转换）

  • nose 0.11或更高（可选，运行测试）

  • mock （可选，运行测试）

  • sphinx（可选，构建文档）

获取开发资源

您可以从NiBabel的github页面下载最新开发快照（即NiBabel源代码库的主分支的当前状态）的tarball。

如果您想访问完整的NiBabel历史记录和最新开发代码，请执行NiBabel存储库的完整克隆（AKA签出）：

git clone https://github.com/nipy/nibabel.git

安装

只需调用：

pip install

请参阅pip和Python包索引，以获取有关权限错误的建议。

验证你的安装

对于你的安装的基本测试，启动Python并尝试导入模块，看看是否一切正常。它应该看起来像这样：

Python 2.7.8 (v2.7.8:ee879c0ffa11, Jun 29 2014, 21:07:35)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import nibabel
>>>

运行nibabel测试套件，从终端运行或。nosetestsnibabelpython-c"importnibabel;nibabel.test()

要运行验证nibabel长时间运行和资源密集型案例的扩展测试套件，请参阅高级测试。

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