################################### Create list of label vectors
i = 0
yList = [[]]*len(y) #### y est un vecteur label de longueur N_subjects, contenant un label par sujet
for subjIndex in range(len(y)):
    ytemp = [y[i]]*featuresNorm[subjIndex].shape[0] ## featuresNorm est une liste de N_subjects matrices [N_trials ; N_electrodes]
    yList[i] = np.array(ytemp) ## yList est une liste de N_subjects arrays de longueur N_trials (en gros le label de chaque sujet est recopié N_trials fois dans un array)
    i = i+1

#yList[25] = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0])
#yList[25] = listeDessais

################################### Run dat classif cuz we ready
clfObj = bp.LeavePSubjectOut(yList, len(y), pout=2, clf='lda')
classif = clfObj.fit(featuresNorm, mf=False, method='label_rnd', n_perm=100)