我想，不如来做个NBA相关的数据分析案例好了

因此，我们使用官方数据和绘图功能来查看不同球员的射门位置。

资源共享群：

01 视频版

对于这个数据分析案例，我做了一个视频版本，解释了代码，讲了操作的注意事项以及一些利弊、供需。 我在视频制作方面经验不是很丰富，所以请耐心等待。 （视频中有彩蛋）

写完本文案例的代码后，我将其发布到了虎扑上。 结果被推荐到首页，浏览量超过25万nba球员数据查询，回复近800条……谢谢JR们的夸奖！

原始图像、更多玩家生成的结果和完整代码可以在以下 URL 找到：

NBA投篮得分统计代码：

// 斯尼...

生成的数十位足球明星的照片：

提取码：jbpw

02 效果展示

像往常一样，我们先看一下结果。 每个点都是一次射击，蓝色点是命中，红色点是未击中。 挑几个有特色的：

1.哈登

魔球的效果非常明显。 我绝对不会做两点这样低效的事情。

2.西蒙斯

经典中心

3.德拉赞

CIC小王子

4.字母哥

你被扣在篮下了！

5.咖喱

这需要向所有人展示...

6.科比·布莱恩特

生涯累计图，各个方向无盲点，包括篮板背后的负角度

我们来看看具体步骤。 我们以刚刚获得本赛季总冠军戒指的林书豪为例。

03 获取数据

NBA有一个官方统计网站：上面有各种数据，可以说是一个宝藏。

从网页上，没有找到我这次需要的数据。 但经过一番搜索，我发现了该网站的开放接口API。 您可以在该项目中查看相关接口和文档：

- API 用于

/...

通过以下接口，我们可以获取指定赛季某球员的详细投篮数据：

/统计/s...

该参数用于查询玩家的ID。 这个ID可以通过在网页上搜索玩家的名字从相应的URL中获得。 比如说，林书豪就是。

//...

链接中的两个 2018-19 是赛季参数。 你可以把它们改到其他季节，但我尽量不要太早。 1996年左右之前没有数据nba球员数据查询，早期数据的准确性较差。

您可以保留其他参数。

使用库可以轻松获取结果（需要添加）：

= .get(url, =,=5)

04 解析数据

返回的数据是JSON格式，可以将其转换成格式nba球员数据查询，方便后续处理：

data = .json()# 获取列名，即每个投球的含义 data = data''['']# 获取投球相关数据 shot = data''['']# = pd.(射击，=）

我们关心的数据是LOC_X、LOC_Y（射击位置）和（射击是否成功）这三列。

05 绘制拍摄点

可以使用库的散点图绘制方法来绘制拍摄点。 我们在之前的各种案例中多次使用过这个：

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

我们通过参数设置点的大小和透明度，让显示更清晰。

06 绘制间距

拍摄点是画出来的，但这不够直观。 让我们添加另一张体育场的照片。

这是通过Li、Arc等方法拼出来的，没有什么特别的技术，但是代码相当繁琐，这里就不贴出来了。 （如果你愿意，你甚至可以用它来画小猪佩奇）

07 添加头像

最后给数据图添加头像，让数据图看起来更完整。 头像地址：

/media/p...:///wp-///nba///.png

文件名仍然是玩家的ID，但是这个地址并不是对所有玩家都有效，所以可以做异常处理。

pic = ..("/media///.png")# 读取的图像可以绘制 = plt.(pic[0])# 将播放器图像放置在右上角，并设置缩小级别以匹配整个image img = (, Zoom=0.6)# (x, y) 控制将玩家放置在想要的位置 img.((540,640))# 添加玩家图像 Fig.gca().(img)

如果你电脑上的位置错误，记得修改该值（不同系统甚至不同编译器之间可能会有差异）。

最终效果：

本文标签： nba球员数据查询
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