NumPy hilft, Schlaf, Bildschirmzeit und Stimmung zu analysieren

In dem Beitrag „Using NumPy to Analyze My Daily Habits (Sleep, Screen Time & Mood)“ wird die Frage gestellt, ob man mit NumPy die Auswirkungen persönlicher Gewohnheiten auf Stimmung und Produktivität untersuchen kann. Der Autor nutzt dabei die leistungsstarke Bibliothek, um tägliche Daten zu Schlafdauer, Bildschirmzeit und Stimmungsschwankungen zu sammeln und auszuwerten.

NumPy bietet dafür eine effiziente Datenstruktur und zahlreiche mathematische Funktionen, die es ermöglichen, große Zeitreihen zu verarbeiten und statistische Zusammenhänge zu erkennen. Durch die Kombination von Schlaf- und Bildschirmzeitdaten mit subjektiven Stimmungsmessungen lässt sich beispielsweise ermitteln, ob längere Schlafphasen oder reduzierte Bildschirmnutzung zu einer höheren Tagesmoral führen.

Der Artikel demonstriert, wie man mit einfachen NumPy-Operationen Mittelwerte, Standardabweichungen und Korrelationen berechnet, um Muster in den eigenen Gewohnheiten zu identifizieren. Dabei bleibt der Ansatz sachlich und datenorientiert, ohne übertriebene Behauptungen zu machen.

Für alle, die ihre täglichen Routinen quantifizieren und optimieren wollen, bietet der Beitrag einen klaren Einstieg in die Analyse mit NumPy – ein praktisches Beispiel dafür, wie Programmierung und Selbstreflexion Hand in Hand gehen können.