基于D3的NBA球员可视化分析——WHO IS THE MVP

最新推荐文章于 2024-09-10 10:21:16 发布
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分类专栏： 数据可视化 文章标签： 数据可视化 D3.js bootstrap
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/daping0823/article/details/79006775
本文介绍了如何使用D3.js和bootstrap创建一个NBA球员的可视化分析页面，包括雷达图和热图的展示。页面采用响应式布局，允许用户在热图上点击查看球员详细雷达图，并支持鼠标悬停查看数据详情。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

该文 转自我的个人主页—— 平地風雷

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写在前面

一直以来对于数据可视化都有着浓厚兴趣，奈专业所限，近来抽身应用了课余学的一些可视化的东西。本次我对NBA常规赛中平均得分TOP30的球星的做了热图和雷达图的可视化分析，通过直观的图形展示，谁才是你心中的MVP呢？
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nba球员数据分析和可视化_可视化NBA球员统计
cumei1658的博客
07-12 3799
nba球员数据分析和可视化I haven’t written a post in a while. I had a lot to do for university and my hobbies like recreational programming and blogging have to suffer during those times. But now I have found som...
【D3.js 学习记录】——Interaction 地图数据交互可视化
RRie1的博客
08-02 2790
Interaction – 地图数据可视化 JSON JavaScript Object Notation 本质上（从数据格式上）是JS的对象 保存后是文本 文本与JS的对象是可以对等转换的 这点与csv不同，js 读取 csv 的时候会转化成数组 但是js 读取JSON文件时 ，是什么数据就会读出什么数据 地图数据的表达 – TopoJson， GeoJson TopoJson 本质上是Json 处理了GeoJson的数据冗余缺点，节约了存储空间 由D3的作者 Mike Bostock
NBA快照：D3可视化的NBA赛季，显示所有NBA球员和数据
02-18
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NBA数据分析可视化
大家好，欢迎来到鱼尾的博客！
06-05 1010
NBA数据分析可视化完整代码
NBA球员投篮数据可视化
罗罗攀
10-30 4147
最近看了公众号「Crossin的编程教室」的一篇文章。是有关于NBA球员出手数据的可视化案例，原文链接如下。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，...
NBA数据可视化分析精选！这些神级的可视化作品你打几分？
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06-22 2346
第12期FineBI数据可视化分析精选活动落下帷幕，本期评选主题为“NBA数据可视化分析” 提供的数据集内含从上世纪90年代开始到16-17赛季，包括NBA所有球员、球队的常规赛，季后赛数据，球员各赛季的薪金数据等。 用户需要进行的关键分析如下： 1、最惨烈的季后赛 2、薪资分析 3、球员数据分析 4、最强战队分析 5、其他创意分析（自由发挥，和本主题相关即可） 最终有8名番薯提交了作品，并通过广大用户投票，选出了前三名优秀作品，大师兄带大家一起来欣赏一下这些优秀...
django NBA球员数据可视化系统 毕业设计-附源码42576
yuyuxun的博客
09-04 1034
本系统旨在通过Django 框架Python技术，构建一个 NBA 球员数据可视化平台，将海量的球员数据以直观、动态的图表形式呈现出来。它不仅可以帮助球队更好地评估球员的能力和潜力，制定更合理的战术策略，还能让球迷深入了解球员的表现，增强对比赛的欣赏和理解。 通过这个系统，用户可以轻松探索各种球员数据指标，如得分、篮板、助攻、命中率等，并根据自己的需求进行筛选和对比。可视化图表的交互性使得用户能够更深入地挖掘数据，发现隐藏在数据背后的洞察和趋势。
NBA数据分析及可视化BI数据大屏 (Kobe·Bryant)
qq_25834057的博客
12-03 3120
NBA data analysis and visualization. The data are based on Kobe Bryant's career, including regular season and playoffs season.
NBA球星数据可视化分析-FineBI
QQ202240702博客
10-08 3605
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PlayerStats:React JS篮球运动员数据可视化
04-15
该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 最小化内部版本，文件名包含哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 而是将所有配置文件和传递依赖项（Webpack，Babel，ESLint等）直接
NBA球员管理系统需求分析
06-18
系统管理员为球迷建立信息档案，用户进入系统前需身份验证，用户名、密码输入正确后方可进入系统。用户分为管理员，球迷，他们分别拥有不同的使用权限和不同的功能。管理员拥有最高权限和最大限度的功能。
D3:使用D3进行数据可视化
05-01
使用D3.js进行数据可视化 10年AUS公开赛 使用D3.js可视化10年澳大利亚公开赛男子网球比赛的结果 参考可视化： : 热图 使用Heatmap可视化显示随时间推移的Stackoverflow活动 参考可视化：pm2.5热图可视化
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07-23
数据集包含篮球所属联赛、时间、主客队名、得分、主客队平均得分与失分、投篮命中率、三分命中率、平均篮板、平均助攻、平均抢断、平均失误、主客队近五场总得分。可用于机器学习、深度学习预测比赛结果，比赛得分等信息，时间跨度为2020年1月1日至7月23日。
szu-visualization:基于d3.js的可视化信息处理导论大作业：可交互的美国各州超市年度利润数据地图以及每月详细利润柱状图
05-10
SZU Visualization 基于 d3.js 的可视化信息处理导论大作业：可交互的美国各州超市年度利润数据地图以及每月详细利润柱状图。 功能 地图用颜色来表示某个州在所有州中的相对利润表现（越绿表示表现越好，越红表示表现越差）。 鼠标悬停在某个州上可以查看州的州名及当前年份的总利润。 可通过点击某个州可以查看该州在当前年份每个月利润的柱状图。 可通过点击年份按钮来切换当前年份，切换时地图每个州的颜色会随其在新的年份中相对利润表现而改变；此外，某个州的每月详细利润的柱状图也会改变并伴有过渡效果。 可通过点击“Play all years”按钮来自动切换年份，便于观察。 瑕疵 csv 文件有 1w 条数据可能会加载（白屏）很久。 为了赶 DDL 我也是开启了暴走模式，所以代码质量有点 :see-no-evil_monkey: 2333。
hiveNBA球员数据可视化分析-计算机毕业设计源码52725
最新发布
Biye_Design的博客
09-10 2305
系统功能包括注册登录、首页展示、系统用户管理、球员数据管理、球员信息展示、精彩视频管理以及球队信息管理等模块。系统通过浏览器与服务器进行通信，实现数据的交互与变更。 本设计旨在打造一个集人性化、高效率和便捷优点于一身的NBA球员数据可视化系统，通过科学管理方式和便捷服务提高工作效率，减少数据存储错误和遗漏。系统采用MySQL作为后台数据的主要存储单元，前端部分基于MVVM模式进行开发，采用B/S模式，后端部分基于Python的Django框架进行开发，实现对系统数据的添加、修改、查看和删除。
实例：【基于机器学习的NBA球员信息数据分析与可视化】
qq_51366016的博客
01-16 7971
利用python语言，设计合适的机器学习算法。找出球员在场时对球队比赛获胜的贡献大小，最能反映球员的综合实力的特征。
NBA20-21赛季数据分析 | Python数据分析及可视化实战
weixin_42168700的博客
08-18 2689
旨在记录自己利用python进行数据分析与展示的练习过程。
可视化实战！Python+BI，手把手教你做炫酷的NBA可视化分析
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