我在读者群中尝试了几种不同类型的NBA剖析文章这些文章是一群真实的篮球迷。 我发现最受欢迎的文章
在我作为数据科学家的职业生涯的某个阶段我意识到供给信息比展现精巧的模型更为重要。 或许这便是为什么线性回归仍然是金融界最受欢迎的模型之一的原因。
在这篇文章中我将评论一个简略的论题。 这是制作蜘蛛图或雷达图的办法它是比较剖析中最重要的图之一。 我正在R中完成代码。
在2019–2020 NBA季后赛中NBA球员的每场竞赛的根本统计数据和高档统计数据。 (参阅篮球)
在该块的代码中数据被读取到数据帧“ df”。 并核算每列的最大值和最小值由于这些值可用于界说蜘蛛图中数据的鸿沟。
pcol和pfcol别离界说线条的色彩和要填充的色彩。plwd和plty别离给出了蜘蛛图的线宽和类型。 网格线(或网络)的色彩和类型由cglcol和cglty界说。 我不想在蜘蛛图的中心放置任何标签因而caxislabels给出了空字符串(rep(“”5))。
从上图能够看出哈登不仅是超卓的得分手(高分)并且是组织者(高助攻)。 这些解说与咱们所知的詹姆斯·哈登彻底符合。
为了比较詹姆斯·哈登和勒布朗·詹姆斯之间的数据咱们将两个球员的数据输入到该函数中。
咱们能够看到勒布朗的得分和助攻数据都比哈登更好虽然他的得分不如哈登。
咱们能够发现吉安尼斯是万能明星由于他几乎在各个方面都有超卓的数据。 难怪他赢得了2019–2020常规赛第2次MVP。
您能够运用此简略功用比较恣意数量的玩家可是我不主张运用蜘蛛图来比较3个以上的玩家。
假如的确需求比较很多目标则热图可能是可视化的更好挑选。 这是我曾经有关R中最佳热图函数的文章之一。
雷达图 radar charts 又名蜘蛛网图。传统的雷达图被认为是一种体现多维 4 维以上数据的图表。它将多个维度的数据量映射到坐标轴上这些坐标轴起始于同一个圆心点一般完毕于圆周边际将同一组的点运用线连接起来就称为了雷达图。
如下示例运用雷达图展现了古细菌丰度的时刻动态不同的图表明了不同的类群雷达图的极点为不同时刻色彩代表了不同的实验组。
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