# 2000-2001賽季NBA常规赛数据信息

https://nba-shot-charts.s3.amazonaws.com/shots-2000.tgz

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# 2019-2020賽季NBA常规赛数据信息

https://nba-shot-charts.s3.amazonaws.com/shots-2019.tgz

立即在电脑浏览器上浏览详细地址，下载压缩包，缓解压力获得CSV文档

以前小F讲过G6湖人总冠军，果然湖人夺冠了

但是硬实力摆放在那边，说不说实际上关联也并不大，哈哈哈哈哈

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三十六岁的老詹都还没老，4座冠军 4次FMVP

湖人总冠军， Kobe! this is for u！

今日给大伙儿详细介绍一个好产品~

只需4行编码就能完成投篮大数据可视化

GitHub详细地址：

https://github.com/theccalderon/shot_chart

在PyCharm上立即安裝shot-chart库，还记得版本号选1.0.0的

最新版是1.1.0，评分和未评分沒有显著区别开，因此小F挑选安裝1.0.0版本号

大家还可以2个版本号都安装下载，看有哪些差别

from shot_chart.core import *

# 2019-2020賽季

shots_2019 = make_df(untar_data(URLs.SHOTS_2019))

一样的这名巨头也是把数据信息放到互联网上，必须根据数据信息要求才可以获得到

这里小F根据查看源文件(core.py)，发觉数据信息的要求详细地址

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详细地址以下，从2000-2001賽季到2019-2020賽季

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果真是2019-2020年NBANBA常规赛的足球运动员投篮数据信息

通通免费下载出来，那样就可以立即当地启用，不必担心网站被封掉

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数据信息载入编码改动为以下，实际上便是pandas载入

from shot_chart.core import *

# 2019-2020賽季

shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')

2020賽季NBA的足球队名册，调用函数list_teams

from shot_chart.core import *

# 2019-2020賽季

shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')

# 足球队名册

print(list_teams(shots_2019))

获得結果以下

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可惜了LA Clippers(快艇)和Milwaukee(雄鹿)

两大得冠受欢迎足球队，被开拓者和nba热火干船翻了

2020年湖人队的得冠团队，启用涵数list_team_players

from shot_chart.core import *

# 2019-2020賽季

shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')

# 湖人夺冠团队

print(list_team_players(shots_2019, 'LA Lakers'))

获得結果以下

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还附加了下手频次，勒布朗詹姆斯、理查德森、阿德托昆博、劳申伯、格林排前五

庞统和诸葛亮(格林、劳申伯)得一，可定天下

昨日充分发挥爆棚，小F给五星好评～

湖人队2020年NBA常规赛队友的投篮状况，启用涵数TeamShots

from shot_chart.core import *

# 2019-2020賽季

shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')

# 热火队2019-2020賽季投篮状况

Lakers = TeamShots(shots_2019, 'LA Lakers')

Lakers.plotnba全明星投票_shots()

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果真是4行编码呀～

左侧的图翠绿色表明投篮评分，鲜红色表明投篮未评分

右侧的图横坐标轴表明间距，纵坐标表明频次，翠绿色表明下手击中频次，橘色表明投篮下手频次

FG投篮准确率，eFG真正投篮准确率

真正投篮准确率=整场评分/[2×整场下手频次 0.44×罚篮下手频次]

看来一下三旬老汉(老詹)的投篮状况吧

from shot_chart.core import *

# 2019-2020賽季

shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')

# 詹姆斯-勒布朗詹姆斯2019-2020賽季NBA常规赛投篮数据可视化

james = PlayerShots(shots_2019, 'LeBron James')

james.plot_shots()

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能够 看得出，篮底是勒布朗詹姆斯的关键评分点

03年至二十年，小王爷到詹皇的投篮大数据可视化

from shot_chart.core import *

import pandas as pd

# 获得数据图表字段名

shots_2000 = make_df('shots-2000.csv')

columns_list = [column for column in shots_2000]

# 在建一个空的dataframe

shots_all = pd.DataFrame(columns=columns_list)

# 获得2000-2020NBA常规赛总数据信息

for i in range(2001, 2020):

# 文件夹名称

file_name = 'shots-' str(i) '.csv'

shots = make_df(file_name)

# 竖向拼凑

shots_all = pd.concat([shots_all, shots], ignore_index=True)

# 輸出

# print(shots_all)

# 勒布朗詹姆斯03-20NBA常规赛投篮数据可视化

james = PlayerShots(shots_all, 'LeBron James')

james.plot_shots()

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发觉标志有点儿大，能够 对core.py文件改动

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在plt.scatter中加上主要参数s，设定尺寸为3

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忽然发觉詹皇原先也这般全方位，三分、篮底、找，就沒有薄弱点

24号与22号中间的承传，地狱狂蛇长存

# 科比·布莱恩特00-17NBA常规赛投篮数据可视化

Kobe = PlayerShots(shots_all, 'Kobe Bryant')

Kobe.plot_shots()