在19年11月的时候买了一个运动手环，然后时不时会用它来记录睡眠数据；积累到现在已经有40个月了。现在想要调整作息，分析一下这些数据，来制定合理的作息计划。
图1 月平均入睡时间
从图1可以看出，我最经常的入睡时间是（02:00:00~02:10:00)之间；
现在我想要早睡，逐步调整，第一个目标值就是（00:50:00~01:00:00）之间，也就意味着我要在（00:20:00~00:30:00）停止刷手机【躺下到入睡需要30分钟】
图2 月平均入睡时间
从图2可以看出，我经常在（08:00:00~08:10:00）以及（08:40:00~08:50:00）之间醒来。
为了保证睡眠充足，选（08:40:00~08:50:00）作为起床闹钟时间。
图3 各月睡眠时间条形图
#coding:utf8 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.use("TkAgg") import time import datetime """ 目标：统计分析出月入睡时间的数据 大纲： """ """ 读取excel ------------------------------ 月份 入睡时间 起床时间 2019年11月 1:44:00 9:11:00 2019年12月 1:45:00 9:12:00 ------------------------------ """ df = pd.read_excel('./入睡时间月级.xls', sheet_name=0) # 数据准备 按列获取数据作为x坐标轴 x = df['月份'].to_numpy() y1 = np.array([]) for item in df['入睡时间'].to_numpy(): y1 = np.append(y1,item.hour+(item.minute)/100) y2 = np.array([]) for item in df['起床时间'].to_numpy(): y2 = np.append(y2,item.hour+(item.minute)/100) y3 = np.array([]) for item in (pd.to_timedelta(df['起床时间'].to_numpy().astype(str)) - pd.to_timedelta(df['入睡时间'].to_numpy().astype(str))): y3 = np.append(y3,(item.seconds)/3600) # 画图1 月平均入睡时间频数图 bins = [0.1,0.2,0.4,0.5,1.0,1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,2.0,2.1,2.2,2.3,2.4,2.5,3.0,4.0,5.0,6.0] segments = pd.cut(y2,bins,right=False) counts = pd.value_counts(segments,sort=False) b = plt.bar(counts.index.astype(str),counts) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.xticks(rotation=45) plt.bar_label(b,counts) plt.xlabel("月平均入睡时间") plt.ylabel("次") plt.title("入睡时间频数图") plt.show() # 画2 月平均起床时间频数图 # bins = [7.4,7.5,8.0,8.1,8.2,8.3,8.4,8.5,9.0,9.1,9.2,9.3,9.4,9.5,10.0,10.1,10.2,10.3,11.0] # segments = pd.cut(y2,bins,right=False) # counts = pd.value_counts(segments,sort=False) # b = plt.bar(counts.index.astype(str),counts) # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # plt.xticks(rotation=45) # plt.bar_label(b,counts) # plt.xlabel("月平均起床时间") # plt.ylabel("次") # plt.title("起床时间频数图") # plt.show() # 画图3 直方图 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # plt.bar(x,y2) # plt.bar(x,y1) # plt.plot(x,y3,'r') # plt.xticks(rotation=60) # plt.show()