BrainConn是一个基于Python的开源工具，专为神经科学和认知研究提供大脑连接数据的可视化。相比BrainNet，它更方便、灵活，支持多种自定义选项。本文通过代码示例介绍了如何使用BrainConn创建和定制大脑连接网络图，以帮助研究人员更好地理解和展示大脑网络结构。
大脑连接数据的可视化在神经科学和认知研究领域中起着重要的作用。一种常用的工具是BrainNet，它可以绘制三维大脑连接网络图。然而，现在有一种名为BrainConn的新工具出现，它被认为比BrainNet更方便和灵活。本文将介绍BrainConn工具的特点，并提供相应的源代码示例。
BrainConn是一个基于Python的开源工具，专门用于可视化大脑连接数据。它提供了一种简单而灵活的方式来绘制大脑连接网络图，并支持各种自定义选项。下面是一个简单的示例，展示了如何使用BrainConn创建一个基本的大脑连接网络图：
import numpy as np
import brainconn as bc
# 构建一个随机的连接矩阵
num_nodes = 10
connectivity_matrix = np.r
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