王者荣耀英雄分析之统计分析，聚类分析

王者荣耀英雄分析之统计分析，聚类分析

在了解了如何绘制饼图和雷达图之后，我们就可以正式的对王者荣耀数据进行分析了。 首先来看看这个数据集吧 包含的内容还是挺多的，有69个英雄，还有他们的一些属性。因为我不会玩王者荣耀，所以对这些信息也不是很了解，接下来有可能分析的不到位，还请大家多多包涵。 我还是选择的使用python来分析，因为简单嘛，然后平台的话还是选择aistudio真的很好用，强烈推荐，一些使用方法可以查看我之前写的博客。 链接：https://blog.csdn.net/weixin_46570668/article/details/115438389.

关联性分析

首先当然是关联性分析，先配置好字体，导入我们需要的包

import pandas as pd

import numpy as np

from matplotlib import pyplot

from matplotlib import font_manager

font = font_manager.FontProperties(fname='font/simhei.ttf')

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号

# 用热力图呈现 features_mean 字段之间的相关性

corr = data[features].corr()

plt.figure(figsize=(14,14))

# annot=True 显示每个方格的数据

sns.heatmap(corr, annot=True)

plt.xticks(range(0, 18),fontproperties=font)

plt.yticks(range(0, 18),fontproperties=font)

plt.show()

统计分析

首先我们来统计一下主要定位

dd=data1[u'主要定位'].value_counts()

# 生成画布

plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=80)

labels =list(dd.index)

sizes = list(dd)

explode = [0.05,0.05,0.05,0.05,0.05,0.05]

plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=False, startangle=-45, textprops={

'fontproperties':font})

plt.title("主要定位统计分析", fontproperties=font)

plt.legend(loc='right', bbox_to_anchor=[0.75, 0.4, 0.5, 0.5], prop=font)

plt.show()

接着我们来统计一下攻击范围

dd=data1[u'攻击范围'].value_counts()

# 生成画布

plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=80)

labels =list(dd.index)

sizes = list(dd)

explode = [0.05,0.05]

plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=False, startangle=-45, textprops={

'fontproperties':font})

plt.title("攻击范围统计分析", fontproperties=font)

plt.legend(loc='right', bbox_to_anchor=[0.75, 0.4, 0.5, 0.5], prop=font)

plt.show()

以此类推，大家想统计什么只需要修改一下这句话的参数就可以了 dd=data1[u’攻击范围’].value_counts()

接下来我们查看一下前三的最大生命

ddg=data1[['英雄','最大生命','最大法力','最高物攻','最大物防','最大每5秒回血','最大每5秒回蓝','最大攻速','主要定位']].sort_values(by='最大生命',ascending=False)

ddg[:3]

分别把他们画在雷达图上面

s=