strava_py

使用您的运动数据创建艺术可视化（Python版本）。

这是R strava包的Python版本移植。

安装

通过pip安装

python3 -m pip install stravavis

用于开发

git clone https://github.com/marcusvolz/strava_py
cd strava_py
pip install -e .

然后在终端运行

stravavis --help

示例

面元

活动的小倍数图。此图的背后概念最初受Sisu的启发。

地图

平面视图中的活动地图。

海拔

活动海拔剖面图的小倍数图。

景观

叠加的海拔剖面图。

日历

显示每日活动距离的日历热力图，使用calmap包。需要从批量Strava导出的"activities.csv"文件。

哑铃图

以每日和每年的时间为横线显示活动，按年份分面。需要从批量Strava导出的"activities.csv"文件。

如何使用

从Strava批量导出

下载数据的过程在Strava网站上有所描述：[https://support.strava.com/hc/en-us/articles/216918437-Exporting-your-Data-and-Bulk-Export#Bulk]，但基本上，执行以下操作

1. 登录Strava
2. 从屏幕右上角的主下拉菜单中选择"设置"
3. 从屏幕左侧的导航菜单中选择"我的账户"
4. 在"下载或删除账户"标题下，点击"开始"按钮。
5. 在"下载请求"标题下，点击"请求存档"按钮。不要点击该页上的任何其他内容，例如，尤其是不要点击"请求删除账户"按钮。
6. 等待发送电子邮件
7. 点击电子邮件中的链接下载包含活动的压缩文件夹
8. 解压缩文件

处理数据

导入和处理活动文件的主要功能期望一个未压缩的GPX和/或FIT文件目录的路径。如果需要，fit2gpx包提供了用于预处理从Strava导出的批量文件的有用工具，例如解压缩活动文件（参见用例3：Strava批量导出工具）。

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

某些图表使用Strava批量导出zip中的"activities.csv"文件。对于这些图表，使用以下函数创建"activities"数据框

activities = process_activities("<path to activities.csv file>")

以小倍数形式绘制活动

plot_facets(df, output_file = 'plot.png')

绘制活动地图

plot_map(df, lon_min=None, lon_max= None, lat_min=None, lat_max=None,
             alpha=0.3, linewidth=0.3, output_file="map.png")

绘制海拔

plot_elevations(df, output_file = 'elevations.png')

绘制景观

plot_landscape(df, output_file = 'landscape.png')

绘制日历

plot_calendar(activities, year_min=2015, year_max=2017, max_dist=50,
              fig_height=9, fig_width=15, output_file="calendar.png")

绘制哑铃

plot_dumbbell(activities, year_min=2012, year_max=2015, local_timezone='Australia/Melbourne',
              fig_height=34, fig_width=34, output_file="dumbbell.png")