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揭秘库里篮球数据：可视化解读球星赛场传奇

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篮球作为一项全球性的运动，吸引了无数球迷的关注。斯蒂芬·库里（Stephen Curry）作为现代篮球的代表人物之一，他的篮球数据成为了众多篮球迷和数据分析专家研究的焦点。本文将通过可视化手段，深入解读库里在赛场上的表现，展现其篮球传奇。

一、库里篮球数据概览

斯蒂芬·库里出生于1988年3月14日，身高1.91米，体重86公斤，司职后卫。截至2023，库里职业生涯共获得4次NBA总冠军，2次常规赛MVP，以及多次最佳阵容和最佳防守阵容提名。

1. 场均得分

库里职业生涯场均得分25.3分，位列历史后卫得分榜前列。

2. 场均助攻

库里职业生涯场均助攻6.7次，展现了其卓越的传球能力。

3. 场均篮板

库里职业生涯场均篮板4.5个，对于一个后卫来说，这个数据相当不错。

4. 场均抢断

库里职业生涯场均抢断1.6次，体现了他在防守端的积极作用。

二、库里篮球数据可视化分析

为了更直观地展现库里篮球数据，我们将采用以下几种可视化图表：

1. 时间序列图

时间序列图可以展示库里职业生涯得分、助攻、篮板、抢断等数据的年度变化趋势。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建数据
data = {
    'Year': ['2010', '2011', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021', '2022'],
    'Points': [17.7, 21.5, 23.8, 30.1, 23.8, 29.0, 40.2, 35.2, 29.7, 33.2, 32.0, 33.8, 30.0],
    'Assists': [5.9, 6.0, 7.5, 8.5, 9.2, 10.1, 11.0, 8.5, 9.5, 10.0, 9.0, 9.8, 9.0],
    'Rebounds': [4.5, 4.9, 5.1, 5.3, 5.2, 4.7, 4.7, 4.3, 4.3, 4.2, 4.2, 4.2, 4.0],
    'Steals': [1.3, 1.6, 1.7, 2.0, 2.0, 1.8, 2.0, 1.7, 1.6, 1.5, 1.6, 1.7, 1.4]
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制时间序列图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['Year'], df['Points'], label='场均得分')
plt.plot(df['Year'], df['Assists'], label='场均助攻')
plt.plot(df['Year'], df['Rebounds'], label='场均篮板')
plt.plot(df['Year'], df['Steals'], label='场均抢断')
plt.title('库里职业生涯数据时间序列图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('场均数据')
plt.legend()
plt.show()

2. 散点图

散点图可以展示库里职业生涯得分、助攻、篮板、抢断之间的关系。

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.scatter(df['Points'], df['Assists'], label='得分-助攻')
plt.scatter(df['Points'], df['Rebounds'], label='得分-篮板')
plt.scatter(df['Points'], df['Steals'], label='得分-抢断')
plt.title('库里职业生涯数据散点图')
plt.xlabel('场均得分')
plt.ylabel('场均数据')
plt.legend()
plt.show()

3. 热力图

热量图可以展示库里职业生涯得分、助攻、篮板、抢断在不同赛季的表现。

# 绘制热量图
import seaborn as sns

# 创建数据
data = {
    'Year': ['2010', '2011', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021', '2022'],
    'Points': [17.7, 21.5, 23.8, 30.1, 23.8, 29.0, 40.2, 35.2, 29.7, 33.2, 32.0, 33.8, 30.0],
    'Assists': [5.9, 6.0, 7.5, 8.5, 9.2, 10.1, 11.0, 8.5, 9.5, 10.0, 9.0, 9.8, 9.0],
    'Rebounds': [4.5, 4.9, 5.1, 5.3, 5.2, 4.7, 4.7, 4.3, 4.3, 4.2, 4.2, 4.2, 4.0],
    'Steals': [1.3, 1.6, 1.7, 2.0, 2.0, 1.8, 2.0, 1.7, 1.6, 1.5, 1.6, 1.7, 1.4]
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制热量图
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('库里职业生涯数据相关性')
plt.show()

三、结论

通过以上可视化分析，我们可以看出库里在职业生涯中得分、助攻、篮板、抢断等方面均有出色表现。他的三分投射能力为球队带来了巨大的优势，同时也为自己赢得了无数荣誉。相信在未来的比赛中，库里将继续书写篮球传奇。

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