0. 错误介绍

在加载BCI Competition IV 2a数据集时，当使用mne库的io的read_raw_gdf()函数时出错。注：该代码只是按照正常途径读取GDF文件。
代码如下：

import mne
import matplotlib.pyplot as pl
import numpy as np
import os

filename = "../../dataset/BCICIV_2a_gdf/A02E.gdf" #文件位置根据实际情况修改
raw = mne.io.read_raw_gdf(filename)
print(raw.info)
print(raw.ch_names)

报错：

1. 环境介绍

考虑到在网上找了众多关于mne库读取gdf文件的文章均没有出现该问题，同时网上找到的关于该报错信息的内容也均未出现上文的情况。因此，在不知道是不是使用mne版本有误的情况下，将代码使用的环境进行记录。

数据来源：BCI Competition IV: Download area
代码环境：python版本为：3.9、mne版本为：1.4.2、numpy版本为：1.25.0

albumentations      1.2.1
asttokens           2.2.1
backcall            0.2.0
certifi             2023.5.7
charset-normalizer  3.1.0
chinese-calendar    1.8.0
colorama            0.4.6
comm                0.1.3
contourpy           1.1.0
cycler              0.11.0
debugpy             1.6.7
decorator           5.1.1
executing           1.2.0
fonttools           4.40.0
idna                3.4
importlib-metadata  6.7.0
importlib-resources 5.12.0
ipykernel           6.23.3
ipython             8.14.0
jedi                0.18.2
Jinja2              3.1.2
jupyter_client      8.3.0
jupyter_core        5.3.1
kiwisolver          1.4.4
MarkupSafe          2.1.3
matplotlib          3.7.1
matplotlib-inline   0.1.6
mne                 1.4.2
nest-asyncio        1.5.6
numpy               1.25.0
packaging           23.1
parso               0.8.3
pickleshare         0.7.5
Pillow              9.5.0
pip                 23.1.2
platformdirs        3.8.0
pooch               1.7.0
prompt-toolkit      3.0.38
psutil              5.9.5
pure-eval           0.2.2
Pygments            2.15.1
pyparsing           3.1.0
pypiwin32           223
python-dateutil     2.8.2
pyttsx3             2.90
pywin32             306
pyzmq               25.1.0
qudida              0.0.4
requests            2.31.0
scipy               1.11.0
setuptools          67.8.0
six                 1.16.0
stack-data          0.6.2
torchaudio          0.12.1+cu116
torchvision         0.13.1+cu116
tornado             6.3.2
tqdm                4.65.0
traitlets           5.9.0
typing_extensions   4.6.3
urllib3             2.0.3
wcwidth             0.2.6
wheel               0.38.4
zipp                3.15.0

2. 问题分析

首先对问题进行分析，根据报错信息以及报错中的问题指出可以发现，错误来源于mne库包中io库包中的一个edf.py的文件中的第1362行。
具体地址为：anaconda存放环境地址+ 本conda环境名称+\lib\site-packages\mne\io\edf\edf.py:1362
具体代码为：np.clip(dur, 1, np.inf, out=dur)
错误为：UFuncTypeError: Cannot cast ufunc 'clip' output from dtype('float64') to dtype('uint32') with casting rule 'same_kind'，即clip函数中数据必须为同类型，不能同时存在float64类型和uint32类型

因此，分析出错误原因为：dur数组（uint32类型）和np.inf（float64类型）两个不能同时在np.clip() 函数中。

3. 解决方法

最后，如果想要解决该问题，只需将两个数组变为相同类型即可。注意：这里不能变换dur 类型，因为如果变换了后续处理会存在问题，不要问为什么，问就是试过了！！！！

因此，唯一解决方法就是：将无穷大的np.inf（float64类型）变换为无穷大的 uint32类型的数值（这里操作的路径同上述问题分析中具体代码路径）。解决的代码如下：

tmp = 4294967295 # uint32类型的最大值
np.clip(dur, 1, tmp, out=dur)

最后，注意在修改并保存完代码后，需要重启内核，修改后的代码才有效果。
经修改后，代码可以跑通了！实在是不容易哦！！！

4. 总结

总的而言，感觉出现该错误可能就是我使用的版本中上偏高了（python=3.9），不过好歹问题解决了。网上的相关教程根本没有，所以根据自己的经验来总结这篇文章，希望大家会喜欢。如果有什么疑问欢迎在评论区提出，对于共性问题可能会后续添加到文章介绍中。

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