NBA联盟50位顶级球员的指标表现

有点标题党的嫌疑,实际是介绍如何使用 R 绘制 heatmap 的文章。

今天无意间在Flowingdata看到一篇关于如何使用 R 来做 heatmap 的文章(请移步到这里)。虽然 heatmap 只是 R 中一个很普通的图形函数,但这个例子使用了2008-2009赛季 NBA 50个顶级球员数据做了一个极佳的演示,效果非常不错。对 R 大致了解的童鞋可以直接在 R console 上敲

?heatmap

直接查看帮助即可。

没有接触过 R 的童鞋继续围观,下面会仔细介绍如何使用 R 实现 NBA 50位顶级球员指标表现热图:

关于 heatmap,中文一般翻译为“热图”,其统计意义wiki上解释的很清楚:
A heat map is a graphical representation of data where the values taken by a variable in a two-dimensional map are represented as colors.Heat maps originated in 2D displays of the values in a data matrix. Larger values were represented by small dark gray or black squares (pixels) and smaller values by lighter squares.
下面这个图即是Flowingdata用一些 R 函数对2008-2009 赛季NBA 50名顶级球员指标做的一个热图(点击参看大图):

先解释一下数据:

这里共列举了50位球员,估计爱好篮球的童鞋对上图右边的每个名字都会耳熟能详。这些球员每个人会有19个指标,包括打了几场球(G)、上场几分钟(MIN)、得分(PTS)……这样就行成了一个50行×19列的矩阵。但问题是,数据有些多,需要使用一种比较好的办法来展示,So it comes, heatmap!

简单的说明:

比如从上面的热图上观察得分前3名(Wade、James、Bryant)PTS、FGM、FGA比较高,但Bryant的FTM、FTA和前两者就差一些;Wade在这三人中STL是佼佼者;而James的DRB和TRB又比其他两人好一些……

姚明的3PP(3 Points Percentage)这条数据很有意思,非常出色!仔细查了一下这个数值,居然是100%。仔细回想一下,似乎那个赛季姚明好像投过一个3分,并且中了,然后再也没有3p。这样本可真够小的!

最后是如何做这个热图(做了些许修改):

Step 0. Download R

R 官网:http://www.r-project.org,它是免费的。官网上面提供了Windows,Mac,Linux版本(或源代码)的R程序。

Step 1. Load the data

R 可以支持网络路径,使用读取csv文件的函数read.csv。

读取数据就这么简单:
read.csv("http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv", sep=",")

Step 2. Sort data

按照球员得分,将球员从小到大排序:

nba <- nba[order(nba$PTS),]

当然也可以选择MIN,BLK,STL之类指标

Step 3. Prepare data

把行号换成行名(球员名称):

row.names(nba) <- nba$Name

去掉第一列行号:

nba <- nba[,2:20] # or nba <- nba[,-1]

Step 4. Prepare data, again

把 data frame 转化为我们需要的矩阵格式:

nba_matrix <- data.matrix(nba)

Step 5. Make a heatmap

R 的默认还会在图的左边和上边绘制 dendrogram,使用Rowv=NA, Colv=NA去掉

heatmap(nba_matrix, Rowv=NA, Colv=NA, col=cm.colors(256), revC=FALSE, scale='column')

这样就得到了上面的那张热图。

Step 6. Color selection

或者想把热图中的颜色换一下:

heatmap(nba_matrix, Rowv=NA, Colv=NA, col=heat.colors(256), revC=FALSE, scale="column", margins=c(5,10))

延伸阅读:

来自于kerimcan和krees这些人的讨论:

http://sekhon.polisci.berkeley.edu/stats/html/heatmap.html http://enotacoes.wordpress.com/2007/11/16/easy-guide-to-drawing-heat-maps-to-pdf-with-r-with-color-key/

补充:

早上起来发现 David Smith 同样更新了博客。唉,这厮嗅觉也忒灵敏!哈哈