Strava_Py 项目教程

Strava_Py 项目教程

strava_py Create artistic visualisations with your exercise data (Python version) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/strava_py

1. 项目介绍

Strava_Py 是一个基于 Python 的开源项目，旨在通过艺术化的方式可视化你的运动数据。该项目是 R 语言版本的 Strava 包的 Python 移植版。用户可以通过该工具将自己的 Strava 运动数据转化为各种艺术化的图表和地图，如小倍数图、地图、海拔图、日历热图等。

2. 项目快速启动

安装

首先，通过 pip 安装 stravavis 包：

python3 -m pip install stravavis

快速使用

安装完成后，你可以通过命令行运行以下命令来查看帮助信息：

stravavis --help

示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示如何处理 Strava 数据并生成一个小倍数图：

from stravavis import process_data, plot_facets

# 处理数据
df = process_data("<path to folder with GPX and / or FIT files>")

# 生成小倍数图
plot_facets(df, output_file='plot.png')

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

1. 小倍数图：将每次运动活动以小倍数的形式展示，便于对比不同活动的轨迹和数据。
2. 地图：将运动轨迹在地图上展示，适合查看长距离运动的路线。
3. 海拔图：展示每次运动的海拔变化，适合分析爬坡和下坡的运动数据。
4. 日历热图：通过日历热图展示每日的运动距离，便于查看运动习惯和频率。

最佳实践

• 数据处理：在处理大量 GPX 和 FIT 文件时，建议使用 fit2gpx 包进行预处理，以提高数据处理的效率。
• 可视化参数调整：在生成图表时，可以根据需要调整参数，如 alpha、linewidth 等，以获得最佳的可视化效果。

4. 典型生态项目

• Strava API：Strava 官方提供的 API，可以用于获取用户的运动数据。
• Pandas：用于数据处理和分析的 Python 库，常用于处理 Strava 数据。
• Matplotlib：Python 的绘图库，用于生成各种图表。
• Folium：用于在地图上绘制轨迹的 Python 库。

通过这些生态项目的结合使用，可以进一步扩展和优化 Strava_Py 的功能和应用场景。

strava_py Create artistic visualisations with your exercise data (Python version) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/strava_py