本文实例讲述了Python实现爬虫爬取NBA数据功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 爬取的网站为：stat-nba.com，这里爬取的是NBA2016-2017赛季常规赛至2017年1月7日的数据 改变url_header和url_tail即可爬取特定的其他数据。 源代码如下： #coding=utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import requests import time import urllib from bs4 import BeautifulSoup import re from p

运用python爬取并分析NBA的比赛数据，形成可视化结果。

这个数据是nba15-16赛季的数据，同时有第二年的赛程表，可以利用这份数据进行战绩预测，同时可以与真实数据进行比较

NBA数据 有没有想过 NBA 球员最受欢迎的名字是什么？ 姓名统计 自己安装和运行 克隆此存储库后，您可以： cd nba.stats npm install grunt build python -m SimpleHTTPServer 8822 导航到http://localhost:8822/nba.html 。 注意- 如果您想对代码进行更改并查看它们的运行情况，不必每次更改代码时都一遍又一遍地进行grunt build ，只需执行grunt watch监听对任何 JavaScript 文件的更改src目录并自动进行构建。

NBA data analysis and visualization. The data are based on Kobe Bryant's career, including regular season and playoffs season.

NBA数据分析 签出已。 概要 传球：根据球员传球数据创建图表，随机游走以模拟前端完成的控球 职位：根据赛季统计数据使用KNearestNeighbors分类器将NBA球员分类为职位 风格：根据比赛类型的频率确定NBA球队和球员的风格 等级：使用高级统计数据的k-means聚类算法将NBA球员分为多个等级 数据 所有数据均摘自 入门 可以使用存储库目录中的pip install -r requirements.txt安装所有所需的库。 使用python setup.py install软件包。 除非您具有必需的数据库URI，否则将软件包config.py文件更改为具有data_source

2014年NBA数据（Python数据挖掘入门与实战）

主要介绍了Python实现爬虫爬取NBA数据功能,涉及Python针对URL模块、字符串、列表遍历、Excel写入等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

通过抓取2018-2019赛季的NBA球员、比赛数据，利用sklearn进行预测2019-2020赛季的比赛结果，个人测试，准确率还是可以。

R语言数据挖掘(NBA数据实战)，以NBA篮球数据为示例，教你如何实现对篮球数据的数据挖掘和分析。初学者慎入。