如何用R語(yǔ)言ggplot2對(duì)科比的投籃數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示，相信很多沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策，為此本文總結(jié)了問(wèn)題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過(guò)這篇文章希望你能解決這個(gè)問(wèn)題。
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相信大部分球迷到現(xiàn)在也認(rèn)為這是一個(gè)假新聞吧，F(xiàn)ake News!
今天的推文用到的數(shù)據(jù)來(lái)自kaggle ，推文的大部分內(nèi)容是來(lái)自 https://www.kaggle.com/xvivancos/kobe-bryant-shot-selection/report
重慶分公司
重慶分公司
shots<-read.csv("Kobe/data.csv",header=T)
dim(shots)
數(shù)據(jù)集總共有25個(gè)變量，今天的推文重點(diǎn)關(guān)注的是
這里遇到一個(gè)疑問(wèn)：為啥擦板也算一種投籃類(lèi)型呢？有沒(méi)有人知道呢？
df1<-data.frame(table(shots$combined_shot_type))
df1
library(ggplot2)
ggplot(df1,aes(x=reorder(Var1,Freq),y=Freq))+
geom_col(aes(fill=Var1))+
geom_label(aes(label=Freq))+
coord_flip()+
theme_bw()+
theme(axis.title = element_blank(),
axis.ticks.x=element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
legend.position = "none")
通過(guò)上圖我們可以看出科比幾乎所有的進(jìn)攻都會(huì)選擇跳投
出手距離劃分為
這里一個(gè)小知識(shí)點(diǎn)是
feet 英尺；1英尺等于0.3048米 NBA三分線(xiàn)7.25米；23.9英尺
library(tidyverse)
library(cowplot)
p1<-ggplot(shots,aes(x=lon,y=lat))+
geom_point(aes(color=shot_zone_range),
show.legend = F)+
ylim(c(33.7,34.0883))+
theme_void()
p2<-ggplot(shots,aes(x=fct_infreq(shot_zone_range)))+
geom_bar(aes(fill=shot_zone_range),show.legend = F)+
theme_bw()+
labs(x=NULL,y=NULL)
plot_grid(p1,p2,ncol = 1,nrow = 2)
p3<-ggplot(shots,aes(x=lon,y=lat))+
geom_point(aes(color=shot_zone_area),show.legend = F)+
theme_void()+
ylim(c(33.7,34.0883))
p3
p4<-ggplot(shots,aes(x=fct_infreq(shot_zone_area)))+
geom_bar(aes(fill=shot_zone_area),show.legend = F)+
theme_bw()+
labs(x=NULL,y=NULL)+
theme(axis.text.x = element_text(angle=60,hjust=1))
p4
plot_grid(p3,p4,ncol = 1,nrow = 2)
從上圖我們可以看出科比更喜歡面框進(jìn)攻，其次是右側(cè)，但是左右差別好像不大。
看完上述內(nèi)容，你們掌握如何用R語(yǔ)言ggplot2對(duì)科比的投籃數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！
