低视力感知运动适应数据
低视力与正常对照视觉运动适应实验表格数据，由University of California Berkeley提供，来自Dryad数据库，适用于分类任务，许可证为CC0。
基本信息
资源简介
低视力感知运动适应数据
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Low vision impairs implicit sensorimotor adaptation in response to small errors, but not large errors》。
【数据内容】
源站原始描述：Successful goal-directed actions require constant fine-tuning of the motor system. This fine-tuning is thought to rely on an implicit adaptation process that is driven by sensory prediction errors (i.e., where you see your hand after reaching versus where you expected it to be). Individuals with low vision experience challenges with visuomotor control, but whether low vision disrupts motor adaptation is unknown. To explore this question, we assessed individuals with low vision and matched contro…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.6078/D1T14K。
【主题与分类】
主题标签：motor adaptation、motor learning、Low Vision、Bayesian Integration、visual uncertainty。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://doi.org/10.6078/D1T14K
使用许可：https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.6078/D1T14K
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
低视力与正常对照视觉运动适应实验表格数据。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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