最近看了一篇文章是有关于NBA球员出手数据的可视化案例，原文链接如下。

虎扑热帖|Python数据分析|NBA的球星们喜欢在哪个位置出手

个人感觉比较有趣，所以想着自己也来实现一波。

总体上来说差不多，可能就是美观点吧...

/ 01 / 篮球场

从网上找的篮球场尺寸图，如下。

其中单位为英尺，NBA的球场尺寸为94英尺长，50英尺宽。

下图是我用CAD绘制半场尺寸图，本次绘图就是按照下面这个尺寸来的。

有了尺寸，接下来就可以使用matplotlib进行绘制篮球场了。

主要是绘制矩形、圆形以及圆弧。

具体代码如下。

最后得到下图。

下面去获取球员的投篮数据。

/ 02 / 投篮数据

投篮数据来源于NBA官方网站——NBA Stats。

在这个网页下打开开发者工具，找到下面这个请求。

便能获取到球员的投篮数据，本次只获取球员的投篮点及是否得分的数据。

这里以「库里」为例，爬取代码如下。

获取到的数据如下。

其中可以通过设置球员ID以及赛季时间来获取不同的数据。

球员ID和赛季时间可以通过官网中的球员信息网页了解到。

/ 03 / 数据可视化

现在球场有了，投篮数据也有了，就可以来画图了。

使用matplotlib的散点图来实现。

得到下图。

来和官网的图对比一下。

看起来还不错，匹配度还是蛮高的。

下面绘制投篮热力图，通过seaborn绘制，代码如下。

得到结果如下。

还是来看一下官网的图。

两个效果都不错，不过边框我没调好，显得没那么好看。

库里投篮最密集的区域，篮下和三分线。

最后看一下于小F而言，印象比较深的球员，「科比」和「霍华德」。

「科比」的ID为977，职业生涯时间为1996年到2012年。

全线开花，不少负角度投篮，甚至还有超远三分。

「霍华德」的ID为2730，职业生涯时间为2004年到2019年。

魔兽霍华德，屈指可数的三分。

其他都是围绕着篮板的得分。

还有好多球员，就靠大伙自己去看啦！

/ 04 / 总结

好了，本次更文到此结束。

感兴趣的小伙伴可以自行动手，操作一波。