淡水海边794 2024-04-17 22:37 采纳率: 0%
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已结题

小程序中fit格式等运动数据文件怎样实现可视化?(包含心率信息))

请问有了解大致是怎么实现的嘛,毕设要用(已哭晕在厕所) #计算机毕业设计论文 #计算机科学 #编程学习 #计算机技术

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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-04-17 22:37
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    引自免费微信小程序:皆我百晓生

    针对您提供的.fit格式运动数据文件(包含心率信息),要实现可视化,您可以遵循以下步骤:

    1. 读取 .fit 文件:首先,您需要使用一个支持解析 FIT 文件格式的库,如 pyfitfitparse。这里以 fitparse 库为例,安装并导入:
    pip install fitparse
    
    import fitparse
    
    def read_fit_file(file_path):
        fit_file = fitparse.FitFile(file_path)
        return fit_file
    
    file_path = 'path_to_your_fit_file.fit'
    fit_file = read_fit_file(file_path)
    
    1. 解析数据字段:遍历文件中的消息(mesg),提取所需的心率、时间戳以及其他相关数据字段。
    heart_rate_data = []
    timestamp_data = []
    
    for record in fit_file.get_messages():
        if 'heart_rate' in record.name:
            heart_rate = record.get('heart_rate')
            timestamp = record.get('timestamp')
    
            heart_rate_data.append(heart_rate.value)
            timestamp_data.append(timestamp.timestamp)
    
    # Convert timestamps to datetime objects (if needed)
    timestamps = [datetime.fromtimestamp(ts) for ts in timestamp_data]
    
    1. 数据预处理(可选):对心率数据进行必要的清洗、过滤或插值处理,确保数据适合可视化。

    2. 绘制心率图表:使用 matplotlib 或其他绘图库创建心率随时间变化的折线图。

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    def plot_heart_rate(heart_rates, timestamps):
        plt.figure(figsize=(12, 6))
        plt.plot(timestamps, heart_rates, label='Heart Rate', linewidth=1.5)
        plt.xlabel('Time')
        plt.ylabel('Heart Rate (bpm)')
        plt.title('Heart Rate Over Time')
        plt.grid(True)
        plt.legend()
        plt.show()
    
    plot_heart_rate(heart_rate_data, timestamps)
    

    以上代码将读取您的 .fit 文件,解析出心率和时间戳数据,并绘制心率随时间变化的折线图。根据实际需求,您还可以进一步丰富可视化内容,如添加不同运动阶段的标记、计算平均心率、最大心率等指标,或者使用其他更专业的可视化库(如 Plotly、Bokeh 等)以交互式方式展示数据。

    请注意,上述代码示例基于您提供的部分 .fit 文件内容。实际操作时,您可能需要根据文件的具体结构和字段调整代码。如果您需要绘制其他运动数据(如速度、距离、海拔等),只需相应地从 .FitFile 中提取对应的消息类型和字段即可。

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