はじめに

僕はバスケ観戦が趣味で、BリーグやNBAといった国内外のリーグの試合をよく観ます。迫力のあるプレーを観るのも好きですが、試合のスタッツを見ることも好きです。昨今スタッツの分析はすごく行われるようになっており、NBAでは以下のサイトで見れるようなデータを取得できる API が提供されています。

今回は nba_api という Python の API クライアントを使って、とある選手のシュートチャートを描いてみようと思います。

NBA選手のシュートチャートを描いてみた

前提

今回は Google Colab を使って、コードを動かしていきます。

使うパッケージのバージョンは以下です。

nba_api v1.5.0
matplotlib v3.7.1
seaborn v0.13.1
pandas v2.0.3

また今回扱う選手は、僕の好きな D'Angelo Russell 選手の 2023-24 シーズンのスタッツを扱います。

本題

まずは必要なライブラリをインストールします。

!pip install nba_api

インストールが完了したら、レギュラーシーズンのシュートの情報を取得します。そして、取得した情報をもとにシュートチャートを描画します。

from nba_api.stats.endpoints import shotchartdetail
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

player_id = '1626156'
season = '2023-24'

shot_chart = shotchartdetail.ShotChartDetail(
    team_id=0,
    player_id=player_id,
    season_nullable=season,
    season_type_all_star='Regular Season'
)

shot_chart_df = shot_chart.get_data_frames()[0]

plt.figure()
sns.scatterplot(
    data=shot_chart_df,
    x='LOC_X',
    y='LOC_Y',
)
plt.show()

上記のコードを実行してみると、以下のようなチャートが描けました。

なんとなくではありますが、ゴール下やスリーポイントラインが見えてきますね。

このままだとラインが描画されないので、以下の記事に従ってラインを描画しました。

結果がこちらです。

改めて見ると、ウイングの位置からのスリーポイントやペイントエリア、ゴール下からたくさんシュートがシュートが決まっていることがわかります。

さいごに

今回は、NBA選手のシュートチャートを描いてみました。今回はシュートチャートでしたが、NBAではたくさんのスタッツが公開されていています。またどこかで提供されているスタッツを使って、何か分析してみようと思います。