還不會選英雄陣容？python來幫你carry全場
“歡迎來到召喚術峽谷~”
英雄聯盟作為一款長青遊戲，風靡了這麼多年，2018全球總決賽的IG冠軍一出更是引發了眾多擼迷又將遊戲重新拾起。
今天我們就來分析一下戰隊的陣容選擇會對勝率帶來什麼樣的影響。
1。載入必要的包
import pandas as pd
import matplotlib。pyplot as plt
import seaborn as sns
from pyecharts import Radar
2。讀取並觀察資料情況
dat_hero=pd。read_csv（‘TeamHero_index。csv’）
dat_hero。head（）
3。資料分析
（1）紅藍方因素對勝負的影響
眾所周知，在英雄聯盟中，由於藍方會先手ban英雄及pick英雄，因此通常藍方的勝率更高一些。讓我們來看看資料是否能夠印證這一點。
取出紅方獲勝的資料：
red_win1=dat_hero［dat_hero［‘是否紅方’］。isin（［‘1’］）］
red_win1=red_win1［red_win1［‘是否獲勝’］。isin（［‘1’］）］
red_win2=dat_hero［dat_hero［‘是否紅方’］。isin（［‘0’］）］
red_win2=red_win2［red_win2［‘是否獲勝’］。isin（［‘0’］）］
red_win=pd。concat（［red_win1，red_win2］）
red_win。shape
(208,8)
取出藍方獲勝的資料
blue_win1=dat_hero［dat_hero［‘是否紅方’］。isin（［‘1’］）］
blue_win1=blue_win1［blue_win1［‘是否獲勝’］。isin（［‘0’］）］
blue_win2=dat_hero［dat_hero［‘是否紅方’］。isin（［‘0’］）］
blue_win2=blue_win2［blue_win2［‘是否獲勝’］。isin（［‘1’］）］
blue_win=pd。concat（［blue_win1，blue_win2］）
blue_win。shape
(316,8)
畫出紅藍方勝場直方圖
由上面的資料和圖可以看到，藍方有316勝場，紅方僅有208勝場。可以印證藍有相對而言更有優勢。
下面我們再對紅藍方所選用的英雄屬性進行分析。
計算紅方獲勝時英雄平均屬性：
value1=［［red_win［‘攻擊’］。mean（），red_win［‘法術’］。mean（），red_win［‘防禦’］。mean（），red_win［‘團戰’］。mean（），red_win［‘機動’］。mean（）］］
計算藍方獲勝時英雄平均屬性：
value2=［［blue_win［‘攻擊’］。mean（），blue_win［‘法術’］。mean（），blue_win［‘防禦’］。mean（），blue_win［‘團戰’］。mean（），bluewin［‘機動’］。mean（）］］
from pyecharts import Radar
radar = Radar（）
#用於調整雷達各維度的範圍大小
c_schema= ［{“name”： “攻擊”， “max”： 54。3， “min”： 54。1}，
{“name”： “法術”， “max”： 52， “min”： 51}，
{“name”： “防禦”， “max”： 54， “min”： 52}，
{“name”： “團戰”， “max”： 73。2， “min”： 71}，
{“name”： “機動”， “max”： 66， “min”： 65}］
radar。config（c_schema=c_schema）
radar。add（“紅方獲勝”， value1，item_color=“#f9713c”，area_color=‘#ea3a2e’，area_opacity=0。3）
radar。add（“藍方獲勝”， value2，item_color=‘#2525f5’，area_color=‘#2525f5’，area_opacity=0。3）
radar
從圖中可以看到，作為紅方，想要勝利攻擊力、法術強度、防禦性能都要比在藍方時強一些，團戰能力更是達到頂峰，而作為藍色方來說，均衡發展就可以贏得勝利，團戰能力也不需要特別強。
（2） 各個戰隊戰績分析
plt。figure（figsize=（15，7））
plt。xlabel（‘戰隊’，fontsize=30，fontproperties=myfont）
plt。ylabel（‘次數’，fontsize=30，fontproperties=myfont）
sns。countplot（x=‘戰隊’，hue=‘是否獲勝’，data=dat_hero，palette=sns。color_palette（‘hls’，7））
從圖中可以看出，
勝場比負場多的戰隊分別有EDG， IG， RNG， WE， NB，OMG這六支戰隊。
勝場最多的依次是 IG， RNG， WE這三支戰隊。
我們對這三支戰隊所選用英雄屬性進行分析。
#計算EDG戰隊所選用英雄的平均屬性
EDG=dat_hero［dat_hero［‘戰隊’］。isin（［‘EDG’］）］
edg_value=［［EDG［‘攻擊’］。mean（），EDG［‘法術’］。mean（），EDG［‘防禦’］。mean（），EDG［‘團戰’］。mean（），EDG［‘機動’］。mean（）］］
#計算RNG戰隊所選用英雄的平均屬性
RNG=dat_hero［dat_hero［‘戰隊’］。isin（［‘RNG’］）］
rng_value=［［RNG［‘攻擊’］。mean（），RNG［‘法術’］。mean（），RNG［‘防禦’］。mean（），RNG［‘團戰’］。mean（），RNG［‘機動’］。mean（）］］
#計算WE戰隊所選用英雄的平均屬性
WE=dat_hero［dat_hero［‘戰隊’］。isin（［‘WE’］）］
we_value=［［WE［‘攻擊’］。mean（），WE［‘法術’］。mean（），WE［‘防禦’］。mean（），WE［‘團戰’］。mean（），WE［‘機動’］。mean（）］］
radar1 = Radar（）
#用於調整雷達各維度的範圍大小
c_schema= ［{“name”： “攻擊”， “max”： 55， “min”： 53}，
{“name”： “法術”， “max”： 52。5， “min”： 50}，
{“name”： “防禦”， “max”： 55， “min”： 52}，
{“name”： “團戰”， “max”： 76， “min”： 72}，
{“name”： “機動”， “max”： 68， “min”： 64}］
radar1。config（c_schema=c_schema）
radar1。add（“EDG”， edg_value，item_color=“#f9713c”，line_width=3）
radar1。add（“RNG”， rng_value，item_color=‘#2525f5’，line_width=3）
radar1。add（“WE”， we_value，item_color=‘#000’，line_width=3）
radar1
從上圖可以看出，每支隊伍在選用英雄時都有自己的特點。
EDG更愛攻擊性的陣容，RNG法術、防禦做的不錯，WE則更偏向團戰和機動性。
所以說，沒有絕對的陣容，只要隊友不坑、猥瑣別浪，遊戲還是能贏得。
看了分析，趕快去召喚師峽谷戰鬥吧！
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