前回まで書いていたPsi4の利用についての記事は、事情でかなりゆっくりとした更新にしたいと思います。代わりにPythonの利用に関する記事を更新してゆければと思っています。
私自身、プライベートではロードバイクを趣味にしていて、サイクルコンピューターで得られる走行データを確認するのが毎回の楽しみのひとつになっています。サイクルコンピューターで得られるデータの形式は「fit 」、「tcx」、「gpx」などの形式がありますが、私のサイクルコンピューターの形式は「fit」です。多くのサイクリストの方はWebやアプリのサービスを使って、サイクルコンピューターのデータを可視化、解析などを行っており、私も日頃はWebのサービスを利用させてもらっています。ただ、せっかく手元に生のファイルデータがあるのであれば、pythonを使って自分なりに加工できないかと思い、少しデータの解析をはじめました。まだまだ、基本的なところですが、皆さんと共有させてもらえればと思います。
fitファイルの読み込みについては、「fitdecode」のライブラリーを用いて、YMTLabさん、Markのらいふつくーるさんの記事（下記）を参考にし、自身のファイル「testCataven2.fit」のファイルを読み込みました。
読み込んだファイルはpandas のデータフレームとして取り出せており、いろいろなパラメーターのデータがあるのですが、手始めにmatplotlibを利用して簡単なグラフを書いてみました。
1つ目が距離と時間の関係図です。
2つ目は標高と時間の関係の図になります。ヒルクライムの練習を2回行ったときのデータです。
サイクルコンピュータには心拍数やケイデンス、パワーメーターの数字など様々なデータが保存可能ですが、私の場合はこれらの計測器は使っていないので時間、距離、標高などのシンプルなデータのみでの解析になります。ただ加工しだいではいろいろできそうなので次回以降はアレンジの例について紹介させてもらいたいと思います。
