NBA常常带来不少意外和热议，其中湖人队的夺冠和球员们的投篮数据展示便是这类现象。这包括了球员们的表现、夺冠热门队的兴衰等多个引人注目的方面。

湖人夺冠并非偶然

湖人夺冠的消息让众多球迷激动不已。36岁的詹姆斯依然保持着卓越的表现，他和队友们构建的夺冠团队实力雄厚。在这个团队里，詹姆斯与戴维斯等人的组合恰到好处，詹姆斯的丰富经验和戴维斯的充沛活力，使得他们在赛场上的默契配合成为夺冠的关键。这一切，都是球员们努力拼搏、克服重重困难的结果，他们最终登上了体育巅峰。在此过程中，詹姆斯赢得了4个总冠军和4次最有价值球员奖，他一次次用实际行动展示了自己强大的竞技实力。

球队的日常训练背后，教练团队等人的辛勤努力同样至关重要。他们依据球员们的特点来设计战术，科学地安排训练项目，所有这些努力最终都成为了夺冠的稳固基础。

NBA球员投篮数据可视化

from shot_chart.core import *
# 2019-2020赛季
shots_2019 = make_df(untar_data(URLs.SHOTS_2019))

小F之前对NBA球员的投篮数据进行了可视化研究。他之前都是亲自绘制球场图，并手动收集数据。这个过程相当繁琐，需要编写大量代码。但后来他发现，通过使用一些专家开发的工具，只需短短4行代码就能完成同样的工作。比如，安装了特定版本的shot-chart库后，尽管有更新的版本，但老版本在区分得分与未得分方面更为清晰。通过查看源代码，可以找到数据请求的地址，并获取所需的数据。

# 2000-2001赛季常规赛数据
https://nba-shot-charts.s3.amazonaws.com/shots-2000.tgz
.......................................................
# 2019-2020赛季常规赛数据
https://nba-shot-charts.s3.amazonaws.com/shots-2019.tgz

数据的运用方式多种多样。可以运用函数查看个别球员的投篮记录，比如詹姆斯的，也可以查看整支球队的投篮表现。这种数据呈现方式对于分析球员特长和球队战术安排至关重要。通过分析投篮命中率等数据，可以调整球员的比赛出场时长。

热门球队的意外出局

每年都有球队被视为夺冠热门，比如快船和大船队，还有雄鹿。这些队伍拥有出色的球员阵容，备受瞩目。然而，比赛总是充满不确定性。快船队拥有众多明星球员，阵容豪华，雄鹿队也是东部的一股强大力量。但最终，他们却被掘金和热火逆袭。原因有很多，可能是伤病问题，可能是战术被对手破解，也可能是对手发挥超常。尽管如此，这种失败并不丢脸，反而展现了比赛的残酷竞争。

from shot_chart.core import *
# 2019-2020赛季
shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')

快船队原本预期能走得更远，但球员间的默契配合不够完美，面对掘金队有针对性的防守，他们感到难以应对。至于雄鹿队，热火队不屈不挠的斗志可能打乱了他们的计划。

from shot_chart.core import *
# 2019-2020赛季
shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')
# 球队名单
print(list_teams(shots_2019))

球员投篮情况分析

数据显示，湖人球员的投篮次数排名各异，其中詹姆斯、戴维斯、库兹马、波普和格林位列前五。每位球员的投篮风格各具特色。詹姆斯在03年至20年间，从数据图表分析，他在篮下的得分比例较高，但他的全面性同样出色，三分和中投也颇有一手。霍德华则主要在内线进行投篮，这与他的球员角色紧密相关，因为他是典型的内线球员。不同的投篮方式体现了球员不同的位置和比赛风格。

from shot_chart.core import *
# 2019-2020赛季
shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')
# 湖人夺冠班底
print(list_team_players(shots_2019, 'LA Lakers'))

深入分析投篮成功比例等指标，我们发现，如FG投篮成功率和eFG真实投篮成功率等，这些数据能在一定程度上反映出球员的投篮效能。这些信息对于球队制定战术和球员调整投篮策略，具有很高的参考意义。

版本选择背后的逻辑

小F之所以选用shot - chart库的1.0.0版本，而非1.1.0版本，是有其道理的。在数据可视化方面，1.0.0版本能更明显地区分得分与未得分，使得图像更加直观易懂。尽管1.1.0版本是更新的版本，但这一问题可能会对数据研究的准确性造成影响。由于不同版本之间存在差异，研究者需要根据自己的需求来挑选合适的版本。

from shot_chart.core import *
# 2019-2020赛季
shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')
# 湖人队2019-2020赛季投篮情况
Lakers = TeamShots(shots_2019, "LA Lakers")
Lakers.plot_shots()

即便两个版本都能安装并对比查看区别，但众多用户倾向于根据明确需求直接挑选最合适的版本。尤其是对于初学者，他们可能更偏爱那种能直接展示数据结果的版本。

球员的荣耀与回归

霍华德的过往让人唏嘘。他曾与詹姆斯互换东家，备受瞩目。然而，之后他四处漂泊，甚至沦为替补。在湖人队，他重拾自信，成为了一名蓝领球员，并最终捧起了总冠军奖杯。他在湖人实现了自我救赎，这个故事充满了励志色彩，也让球迷为之欢呼。尽管他不再是球队的核心，但他依然全力以赴，做好篮板保护和内线防守，从曾经的快乐兽蜕变为夺冠的关键人物。

from shot_chart.core import *
# 2019-2020赛季
shots_2019 = make_df('shots-2019.csv')
# 勒布朗-詹姆斯2019-2020赛季常规赛投篮可视化
james = PlayerShots(shots_2019, "LeBron James")
james.plot_shots()

湖人在夺冠之路上留下了许多传奇，这些故事既与球员们的场上数据紧密相连，又与他们的个人经历息息相关。那么，下个赛季又将见证哪些令人惊叹的奇迹？欢迎留言、点赞和转发。