因此，我们使用官方数据和绘图功能来查看不同球员射门的位置。
01 视频版
我把这个数据分析案例做了一个视频版，讲解了代码，讲了运行的注意事项，还有一些其他的东西，供需。我对视频制作不是很有经验，所以请大家多多包涵。（视频里有彩蛋）
本文示例的代码写完之后，我把它发到了虎扑上，结果被推荐到了首页，阅读量超过25万，回复近800条……谢谢各位JR们的好意！
原始图像、更多玩家生成的结果以及完整代码可以在以下网址找到：
NBA 投篮得分统计代码：
数十位明星生成的图片：
提取码：jbpw
02 效果展示
和往常一样nba球员位置图，我们先看看结果。每个点都是一次射击nba球员位置图，蓝点表示成功，红点表示未命中。挑选几个具有特征的点：
1. 强化
魔法球很明显了，长两分这种低效的事情我再也不会做了。
2.西蒙斯
经典中心
3. 德拉赞
CIC小王子
4.扬尼斯·阿德托昆博
你篮下扣篮失败了！
5. 咖喱
这人必须全力以赴……
6.科比·布莱恩特
职业生涯累计图，全面无盲区，包括篮板后的负角度
下面我们来看看具体的步骤，我们以本赛季刚夺得总冠军戒指的林书豪为例。
03 获取数据
NBA有一个官方数据统计网站：，里面包含了各类数据，可以说是一个宝库。
在网页上没找到我需要的数据，但搜索了一番，找到了网站的开放API，你可以从这个项目中查看相关的API和文档：
- API 适用于
通过如下接口，我们可以获取到指定赛季球员的详细射门数据：
+&=0&=&=&模式=&=0&=1&=0&=
参数为需要查询的球员ID，在网页上搜索球员名字即可得到对应的URL，例如 Lin。
链接里两个2018-19是季节参数，你可以改成其他季节，不过我试过了不能太早，1996年左右之前没有数据，早期数据准确率较低。
其余参数可以忽略。
使用库可以轻松获得结果（需要添加）：
= .获取（urlnba球员位置图，=，=5）
04 解析数据
返回的数据是JSON格式，进行转换，方便后续处理：
data = .json()# 获取列名，表示每次投球 data = data[''][0]['']# 获取该投球相关数据 shots = data[''][0]['']# = pd.(shots, =)
我们关心的数据是LOC_X，LOC_Y（射击位置）和（射击是否成功）三列。
05 画出射击点
我们可以使用库的散点图方法来绘制射击点，这种方法我们在之前的各种案例中已经使用过多次：
made = [['']==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)
我们通过参数来设置点的大小和透明度，以使显示更加清晰。
06 绘制球场
射击点已经画出来了，但是这样还不够直观，我们再加一张球场的图片吧。
这是用 、 、 Arc 等方法实现的。没有什么特别的技术，但代码比较复杂，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
最后在数据图中添加头像，让它看起来更加完整。头像地址：
或者
文件名依然是玩家的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 = ..("")# 读取的图像可以绘制 = plt.(pic[0])# 将玩家图像放置在右上角，并设置缩放级别以适合整个图像img = (, zoom=0.6)# (x, y) 控件将玩家放置在您想要的位置 itimg.((540,640))# 添加玩家图像fig.gca().(img)
如果你的电脑上该位置不正确，记得修改下面的值（不同的系统甚至不同的编译器可能会有差异）。
最终效果：
本文标签： 球员位置介绍 球员位置及作用 nba球员位置介绍
