Überblick

--Dasjenige, das im selben Verzeichnis ausgeführt wird wie das im folgenden Artikel erstellte Programm

http://qiita.com/tano/items/fcccd96a775017caa2b4 --Programm für Jupyter (iPython Notebook)
Der Zweck ist "Zeichnen Sie die Daten der Häufigkeit des angegebenen Datums in die Grafik"
Fitbit kann anscheinend nur 3 Arten von 1 Sekunde, 1 Minute, 15 Minuten lokal speichern

Code


%matplotlib inline
import os
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly
import matplotlib.pyplot as plt
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=False)

#Geben Sie die Häufigkeit und das Datum des Plots an
FREQ = '1sec' #1sec,1min,15min
DATE = '2017-01-29' #YYYY-MM-DD

#Generieren Sie den Dateinamen und den Verzeichnispfad aus Häufigkeit und Datum
#Abnormale Beendigung, wenn nicht die angegebene Frequenz
#Korrigieren Sie, wenn der relative Pfad falsch ist
FILE = './HR_%s_%s.csv' % ( DATE, FREQ )
DIR = './%s' % FREQ
if not FREQ in {'1sec','1min','15min'}:sys.exit(1)
if not os.path.exists(DIR):DIR = '.%s' % DIR

#Arbeitsverzeichnis nach DIR verschieben
#Abnormale Beendigung, wenn DATEI nicht vorhanden ist
os.chdir(DIR)
if not os.path.exists(FILE):sys.exit(1)

#Lesen Sie die CSV-Datei und das Diagramm
raw = pd.read_csv(FILE,header=None,skiprows=1,names=['Time','HR'])
data = [ plotly.graph_objs.Scatter(x=raw['Time'], y=raw['HR'], name='test') ]
fig = plotly.graph_objs.Figure(data=data)
plotly.offline.iplot(fig)

Lauf

--Starten Sie Jupyter mit "jupyter notebook" oder "ipython notebook" im Terminal (es ist einfacher, zuerst mit dem Befehl cd in das Verzeichnis zu wechseln, in dem die Daten gespeichert sind). --Klicken Sie auf dem Jupyter-Startbildschirm auf Neu, um ein Python 2-Notizbuch zu erstellen

Führen Sie den obigen Code aus
Ein Diagramm wird angezeigt
Geben Sie die Datenhäufigkeit und das Datum mit FREQ und DATE an (Bitte beziehen Sie die Daten im Voraus aus der Cloud).

Wird später bearbeitet

[PYTHON] Derjenige, der den grafisch darstellt, der die Fitbit-Daten vom Server erhalten hat

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Lauf