<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div>Hi folks -</div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex">np.sum(ds.samples * ds.samples, axis=1) look like? any 0s or NaNs ?<br></blockquote><div><br></div><div>Nope.</div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex">you could also share may be your ds.summary()<br></blockquote><div><br></div><div>These are the values before I remove invariant features:</div><br>##<br><font face="trebuchet ms, sans-serif"><b>In [13]:</b> print(nh.summary()) <br><br>Dataset: 192x27650@float32, <sa: absConTgts,days,runs,scrambled_runs,targets,time_coords,time_indices>, <fa: voxel_indices>, <a: imghdr,imgtype,mapper,voxel_dim,voxel_eldim> stats: mean=-0.0608565 std=7.55835 var=57.1287 min=-1189.06 max=617.153 <br>Sequence statistics for 192 entries from set ['hss', 'nov'] <br>Counter-balance table for orders up to 2: <br>Targets/Order O1     |  O2     | <br>hss: 94 2 | 92 4 | <br>nov: 1 94 | 2 92 | <br>Correlations: min=-1 max=1 mean=-0.0052 sum(abs)=95<br> <br><b>In [14]</b>: nh.a.mapper <br><b>Out[14]:</b> ChainMapper(nodes=[FlattenMapper(shape=(73, 87, 73), auto_train=True, space='voxel_indices'), StaticFeatureSelection(dshape=(463623,), slicearg=memmap([False, False, False, ..., False, False, False], dtype=bool))])</font></div><div class="gmail_quote">##</div><div class="gmail_quote"><br><div>Here's the same values after removing invariant features.  (There's still no 0s or NANs in the np.sum() you described.)</div><div><br></div><div>##</div><div><b style="font-family:'trebuchet ms',sans-serif">In [19]</b><span style="font-family:'trebuchet ms',sans-serif">: print(dsinv.summary()) </span></div><div><p><font face="trebuchet ms, sans-serif">Dataset: 192x26152@float32, <sa: absConTgts,days,runs,scrambled_runs,targets,time_coords,time_indices>, <fa: voxel_indices>, <a: imghdr,imgtype,mapper,voxel_dim,voxel_eldim> stats: mean=-0.064343 std=7.77971 var=60.5239 min=-1189.06 max=617.153 <br><br>Sequence statistics for 192 entries from set ['hss', 'nov'] <br>Counter-balance table for orders up to 2: <br>Targets/Order O1     |  O2     | <br>hss:     94  2  |  92  4  | <br>nov:      1 94  |   2 92  | <br>Correlations: min=-1 max=1 mean=-0.0052 sum(abs)=95<br></font></p></div><div><p><font face="trebuchet ms, sans-serif"><b>In [20]</b>: dsinv.a.mapper <br><b>Out[20]</b>: ChainMapper(nodes=[FlattenMapper(shape=(73, 87, 73), auto_train=True, space='voxel_indices'), StaticFeatureSelection(dshape=(463623,), slicearg=array([ 53391,  53462,  53463, ..., 415980, 415981, 416053]))])<br></font>##<br></p></div><div>An additional note, in case it matters: this dataset is the result of vstacking two datasets (the same subject on two scanning days; the masks on both days are the same.  The subject's brain is also, presumably, the same.) using this command<br></div><div><br></div><div><div><font face="trebuchet ms, sans-serif"><span style="white-space:pre-wrap">      </span>agg_ds = vstack((ds1, ds2), a=0)</font></div></div><div><font face="trebuchet ms, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">And as a reminder, here's how I write this thing to disk after processing with it:</font></div><div><font face="trebuchet ms, sans-serif"><br></font></div><div><font face="trebuchet ms, sans-serif"><div><span class="" style="white-space:pre">     </span>res = sl(dsinv)</div><div><span class="" style="white-space:pre">    </span>nimg = map2nifti(dsinv, res.samples[0])</div><div><span class="" style="white-space:pre">    </span>filename = "{}.agg.{}.r{}.c{}__{}".format(subj, contrast, radius_size, clfName, maskName)</div><div><span class="" style="white-space:pre">        </span>nimg.to_filename(filename)</div><div><br></div></font></div><div><br></div><div>Does that help any?  Am I doing anything obviously wrong?</div><div><br></div><div>Thanks for your help and suggestions.  PyMVPA is such a cool community.</div><div><br></div><div>S</div></div></div>