『ストラバのトレーニングログを改善する』

『ストラバのトレーニングログをさらにパワーアップする方法』

Strava、Python、およびMatplotlibを使用してマラソンランナーのトレーニングパターンを可視化する。

私はランナーとして、Strava をよく使います。普通のソーシャル機能（アクティビティの共有、友人の活動を追跡する、クラブの活動を確認するなど）に加えて、私はすべての活動を追跡し、定期的にトレーニングの進捗状況を分析するために Strava を頼りにしています。少なくとも、そうしようとしています。私は Stravaのトレーニングログ を使用して、現在のトレーニング状況を前年と比較して確認するのが好きですが、残念ながら、これは Strava の得意とするところではありません。トレーニングログはプレミアム機能ですが、提供される情報は非常に限定的です。

問題の一部は、トレーニングログが提供する情報が非常に限られていることです。以下の例のトレーニングログでは、数週間分のアクティビティ（色付きの円）が表示され、トレーニング活動の頻度と距離の要約情報が提供されますが、トレーニングの強度や努力に関する情報はありません。そこで、この問題に取り組む興味深いサイドプロジェクトを考えることにしました。

この記事では、Stravaの現行のトレーニングログに欠けている要素と、それを再構想したトレーニングログの可視化に追加できる情報について議論します。具体的な実装方法については、PythonとMatplotlibの例を使用して説明し、自分自身のダブリンマラソン2023のトレーニングデータを使用した結果の具体的な例を示します。

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動機

上記のStravaのトレーニングログの例では、今年（2023年）のダブリンマラソンの最終4週間のトレーニングが表示されています。各行は1週間のトレーニングを表し、各列は週の異なる日を示しています。トレーニングした日は、その日に完了した距離を示す色分けされた円で表示されます。赤い円はレースを意味し、より濃い緑の円は長距離ランです。緑のシェードのついた円は、通常はより複雑な複数部分からなる間隔トレーニングセッションで、薄い緑の円は通常のランで、長距離ランでも間隔トレーニングでもありません。これらのカテゴリはすべて手動で割り当てられます…

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