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

Aperçu

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)

Courir

--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)


Sera édité plus tard

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