Aperçu

Celui qui s'exécute dans le même répertoire que le programme créé dans l'article suivant
http://qiita.com/tano/items/fcccd96a775017caa2b4 --Programme à exécuter sur Jupyter (iPython Notebook)
Le but est de "Tracer les données de la fréquence de la date spécifiée sur le graphique"
Il semble que Fitbit ne puisse enregistrer que 3 types de 1 seconde, 1 minute et 15 minutes localement.

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)

#Spécifiez la fréquence et la date à tracer
FREQ = '1sec' #1sec,1min,15min
DATE = '2017-01-29' #YYYY-MM-DD

#Générer le nom du fichier et le chemin du répertoire à partir de la fréquence et de la date
#Arrêt anormal si ce n'est pas la fréquence spécifiée
#Correct si le chemin relatif est incorrect
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

#Déplacer le répertoire de travail vers DIR
#Arrêt anormal si FILE n'existe pas
os.chdir(DIR)
if not os.path.exists(FILE):sys.exit(1)

#Lire le fichier CSV et tracer le graphique
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)

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--Démarrez Jupyter avec "jupyter notebook" ou "ipython notebook" dans le terminal (il est plus facile de se déplacer vers le répertoire où les données sont stockées avec la commande cd en premier)

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Exécutez le code ci-dessus
Un graphique apparaît --Spécifiez la fréquence et la date des données avec FREQ et DATE (veuillez acquérir les données du cloud à l'avance)

Sera édité plus tard

[PYTHON] Celui qui représente graphiquement celui qui a obtenu les données fitbit du serveur

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