NBA 投篮数据可视化，4 行代码就能完成

作者 | 小F

泉源 | 法纳斯特（ID：walker398）

头图 | CSDN 下载自东边IC

之前小F说了G6湖人总冠军，果不其然湖人夺冠了。

不外硬才能摆在那边，说不说但是干系也不大，哈哈哈。

36岁的老詹还没有老，4座总冠军+4次FMVP。

关于NBA球员投篮数据的可视化，小F从前也写过一篇文章。

拜候地点：NBA球员投篮数据可视化

本人画球场图，本人爬数据，码了不少代码。

这回发觉了大佬造的轮子，只需4行代码就能完成。

GitHub地点：

https://github.com/theccalderon/shot_chart

在PyCharm上直接安装shot-chart库，记得版本选1.0.0的。

最新版本是1.1.0，得分和未得分没有分明区分开，以是小F选择安装1.0.0版本。

大伙也可以两个版本都下载安装，看有什么差别。

from shot_chart.core import *
# 2019-2020赛季shots_2019 = make_df(untar_data(URLs.SHOTS_2019))

相反的这位大佬也是把数据放在网络上，必要经过数据哀求才干获取到。

此处小F经过查察源代码(core.py)，发觉数据的哀求地点。

地点如下，从2000-2001赛季到2019-2020赛季。

# 2000-2001赛季常规赛数据https://nba-shot-charts.s3.amazonaws.com/shots-2000.tgz.......................................................# 2019-2020赛季常规赛数据https://nba-shot-charts.s3.amazonaws.com/shots-2019.tgz

直接在欣赏器上拜候地点，下载紧缩包，解压取得CSV文件。

公然是2019-2020年NBA常规赛的球员投篮数据。

统统下载下去，如此就可以直接当地调用，不必担心被墙掉。

数据读代替码修正为如下，但是就是pandas读取。

from shot_chart.core import *
# 2019-2020赛季shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')

2020赛季NBA的球队名单，调用函数list_teams。

from shot_chart.core import *
# 2019-2020赛季shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')
# 球队名单print(list_teams(shots_2019))

取得后果如下。

可惜了LA Clippers(快船)和Milwaukee(雄鹿)。

两大夺冠抢手球队，被掘金和热火干翻船了。

本年湖人的夺冠班底，调用函数list_team_players。

from shot_chart.core import *
# 2019-2020赛季shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')
# 湖人夺冠班底print(list_team_players(shots_2019, 'LA Lakers'))

取得后果如下。

还附带了脱手次数，詹姆斯、戴维斯、库兹马、波普、格林排前五。

卧龙凤雏(格林、波普)得一，可安天下。

昨天发扬爆表，小F给好评～

湖人2020年常规赛全队的投篮情况，调用函数TeamShots。

from shot_chart.core import *
# 2019-2020赛季shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')
# 湖人队2019-2020赛季投篮情况Lakers = TeamShots(shots_2019, "LA Lakers")Lakers.plot_shots

公然是4行代码呀～

右方的图绿色表现投篮得分，赤色表现投篮未得分。

右方的图横坐标表现距离，纵坐标表现次数，绿色表现脱手掷中次数，橙色表现投篮脱手次数。

FG投篮掷中率，eFG真实投篮掷中率。

真实投篮掷中率=全场得分/[2×全场脱手次数+0.44×罚球脱手次数]

来看一下三旬老夫(老詹)的投篮情况吧。

from shot_chart.core import *
# 2019-2020赛季shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')
# 勒布朗-詹姆斯2019-2020赛季常规赛投篮可视化james = PlayerShots(shots_2019, "LeBron James")james.plot_shots

可以看出，篮下是詹姆斯的主要得分点。

03年至20年，小天子到詹皇的投篮数据可视化。

from shot_chart.core import *import pandas as pd
# 获取图表列名shots_2000 = make_df('shots-2000.csv')columns_list = [column for column in shots_2000]
# 新建一个空的dataframeshots_all = pd.DataFrame(columns=columns_list)
# 获取2000-2020常规赛总数据for i in range(2001, 2020): # 文件名 file_name = 'shots-' + str(i) + '.csv' shots = make_df(file_name) # 纵向拼接 shots_all = pd.concat([shots_all, shots], ignore_index=True)
# 输入# print(shots_all)# 詹姆斯03-20常规赛投篮可视化james = PlayerShots(shots_all, "LeBron James")james.plot_shots