Python读取骑行fit文件

**Python读取骑行 FIT 文件**

FIT（Fitness）文件是由 Garmin 等运动设备生成的数据文件，用于记录用户的运动活动，如跑步、骑行等。这些文件包含了大量的数据点，每个数据点代表了一段时间内的运动状态。

在本文中，我们将使用 Python读取 FIT 文件，并分析其中的数据。

**安装必要库**

首先，我们需要安装必要的库，包括 `fitparse` 和 `pandas`。

bashpip install fitparse pandas

import fitparsedef read_fit_file(file_path):
 #读取 FIT 文件 with fitparse.FitFile(file_path) as fit:
 # 获取 FIT 文件的元数据 metadata = fit.get_metadata()
 # 获取 FIT 文件中的数据点 data_points = fit.get_data_points()
 return metadata, data_points# 示例使用file_path = 'example.fit'
metadata, data_points = read_fit_file(file_path)
print(metadata) # 打印 FIT 文件的元数据print(data_points) # 打印 FIT 文件中的数据点

import pandas as pddef analyze_fit_data(data_points):
 # 将数据点转换为 Pandas DataFrame df = pd.DataFrame(data_points)
 # 获取时间列 time_column = df['time']
 # 获取速度列 speed_column = df['speed']
 # 获取距离列 distance_column = df['distance']
 return time_column, speed_column, distance_column# 示例使用time_column, speed_column, distance_column = analyze_fit_data(data_points)
print(time_column) # 打印时间列print(speed_column) # 打印速度列print(distance_column) # 打印距离列

import matplotlib.pyplot as pltdef plot_fit_data(time_column, speed_column, distance_column):
 # 绘制速度图 plt.plot(time_column, speed_column)
 plt.xlabel('时间')
 plt.ylabel('速度')
 plt.title('速度图')
 plt.show()
 # 绘制距离图 plt.plot(time_column, distance_column)
 plt.xlabel('时间')
 plt.ylabel('距离')
 plt.title('距离图')
 plt.show()

# 示例使用plot_fit_data(time_column, speed_column, distance_column)