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虎扑热帖|Python数据分析|NBA的球星们喜欢在哪个位置出手

作者:互联网

前言


1. 这篇数据分析案例,我做了个视频版本,对代码做了解读,讲了运行的注意事项和一些有的没的,供需。对于视频制作还不是很有经验,多包涵。(视频里有彩蛋图片




同样,之前上传了B站一份,点文末“阅读原文”可直达,喜欢的话请支持我一下。


2. 本文在案例的代码写完后,我把它发在了虎扑上。结果,被推荐上了首页,25万多次浏览,近800回复……感谢各位JRs赏脸!


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3. 获取原图、更多球员生成的结果及完整代码,请在公众号“Crossin的编程教室”内回复关键字:nba




NBA 2018-19 赛季已经落下帷幕,猛龙击败勇士,成为新科冠军球队。


我想,不如来做个 NBA 相关的数据分析案例好了。实际上,数据分析团队对于现在的 NBA 球队已经算是标配了,无论是在球员选择还是战术制定上都起着重要的作用。当下整个联盟越来越盛行的“魔球化”打法,其实也正是基于数据分析的产物。


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于是,我们就借助官方数据和 Python 的绘图函数,来看一看不同的球员都是在什么位置出手投篮的


0. 效果展示


照例先看结果,每个点是一次投篮,蓝色点是投中,红色点是未中。挑几个有特点的:


哈登,魔球得很明显了,长两分这种低效率的事绝对不干

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西蒙斯,古典中锋

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德拉赞,中投小王子

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母哥,篮下都给你扣糊了!

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库里,这个得放全场……

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科比,生涯累计图,全方位无死角,包括篮板后负角度

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下面来看具体步骤,我们以刚刚获得本赛季冠军戒指的林书豪作为例子。


1. 获取数据


NBA 有一个官方统计网站:stats.nba.com,上面有各种数据,可以说是一个宝藏了。


从网页上,我没有找到这次所需的数据。但通过一番搜索,我找到了网站的开放接口 API。相关的接口和文档你可以从这个项目里查看:


nba_py - stats.nba.com API for python

https://github.com/seemethere/nba_py/


通过以下接口,我们可以获取某个球员在指定赛季的投篮详细数据:

https://stats.nba.com/stats/shotchartdetail?CFID=33&CFPARAMS=2018-19&ContextFilter=&ContextMeasure=FGA&DateFrom=&DateTo=&GameID=&GameSegment=&LastNGames=0&LeagueID=00&Location=&MeasureType=Base&Month=0&OpponentTeamID=0&Outcome=&PaceAdjust=N&PerMode=PerGame&Period=0&PlayerID=201935&PlusMinus=N&Position=&Rank=N&RookieYear=&Season=2018-19&SeasonSegment=&SeasonType=Regular+Season&TeamID=0&VsConference=&VsDivision=&mode=Advanced&showDetails=0&showShots=1&showZones=0&PlayerPosition=


其中参数 PlayerID 是查询球员的 ID,这个 ID 可以通过在网页上搜索球员姓名,从对应的 URL 中获取。比如林书豪就是 202391

https://stats.nba.com/player/202391/

链接中的两处 2018-19 是赛季参数,你可以改成其他赛季,不过我试过不能太早,大约 96 年往前就没数据了,而且早期数据精度要差些。


其他参数可以不用管。


用 requests 库可轻松获取结果(需加上 headers):

response = requests.get(url, headers=headers,timeout=5)


2. 解析数据


返回的数据是 JSON 格式,用 pandas 转成DataFrame 格式,方便后续处理:


data = response.json()# 获取列名即每项投球数据的意思headers = data['resultSets'][0]['headers']# 获取投球的相关数据shots = data['resultSets'][0]['rowSet']# 转 DataFrameshot_df = pd.DataFrame(shots, columns=headers)

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我们关心的数据就是 LOC_XLOC_Y(出手位置)和SHOT_MADE_FLAG(是否投中)这三列。


3. 绘制投篮点


使用 matplotlib 库的散点图绘制 scatter 方法就可以把投篮点画出来,这个我们之前的各种案例里也用过不少次了:

made = shot_df[shot_df['SHOT_MADE_FLAG']==1]miss = shot_df[shot_df['SHOT_MADE_FLAG']==0]plt.scatter(miss.LOC_X, miss.LOC_Y, color='r', marker='.', alpha=0.3)plt.scatter(made.LOC_X, made.LOC_Y, color='b', marker='.', alpha=0.3)


我们通过参数设定点的大小和透明度,让显示更清楚。

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4. 绘制球场


投篮点画出来了,不过只是这样不够直观。我们再来加个球场的图。

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这个是通过 matplotlib 里的CircleRectangleArc 等方法拼出来的,没啥特别的技术,但代码比较繁琐,这边就不贴了。(只要你愿意,甚至可以用它画出小猪佩奇)


5. 添加头像


最后,再给数据图加上一个头像,让它看起来更完整。头像地址:

https://stats.nba.com/media/players/230x185/202391.png# 或者https://ak-static.cms.nba.com/wp-content/uploads/headshots/nba/latest/260x190/202391.png


文件名依然是球员的 ID,但这个地址并不是对所有球员有效,可做下异常处理。


pic = urllib.request.urlretrieve("http://stats.nba.com/media/players/230x185/202391.png")# imread 读取的图像可以被 matplotlib 绘制head_pic = plt.imread(pic[0])# 将球员图片放置于右上角,并设置缩小等级以配合整个图片img = OffsetImage(head_pic, zoom=0.6)# (x, y) 控制将球员放在你想要放的位置img.set_offset((540,640))# 添加球员图片fig.gca().add_artist(img)


如果在你的电脑上位置不对,记得修改下 offset 的值(不同系统,甚至不同编译器都可能存在差异)。


最终效果:

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标签:LOC,stats,Python,热帖,headers,球员,NBA,com,nba
来源: https://blog.51cto.com/u_15127553/2705457