这个python案例是否分析射门位置分布图？

本文目录导读：

1. 判断标准
2. 你可以这样回复我

我目前没有看到你提到的具体 Python 案例代码或内容，所以无法直接判断它是否在分析射门位置分布图。

你可以用下面几个标准快速判断一个 Python 案例是否在做“射门位置分布”分析：

判断标准

是否有射门坐标数据

射门位置分布的核心是每次射门的 x、y 坐标，通常来自：

• StatsBomb
• Opta
• Understat
• FBref
• 自己标注的数据

常见字段名：

'x', 'y'
'shot_x', 'shot_y'
'location'  # [x, y]

是否使用了足球场绘图库

常见的有：

• mplsoccer（最常用）
• matplotlib 手动画球场
• pitch、soccerplots 等

典型代码：

from mplsoccer import Pitch
pitch = Pitch(pitch_type='statsbomb')
fig, ax = pitch.draw()
pitch.scatter(x, y, ax=ax)

是否绘制了散点图 / 热图 / 六边形图

射门位置分布图常见形式：

• 散点图：每次射门一个点
• 热力图：射门密集区域
• 六边形图 (hexbin)：密度分布
• KDE 等高线：平滑密度

pitch.scatter(df['x'], df['y'], ax=ax)
pitch.hexbin(df['x'], df['y'], ax=ax, gridsize=20)
pitch.kdeplot(df['x'], df['y'], ax=ax)

是否区分了进球 / 未进球、球队、球员

如果代码里出现：

df[df['goal'] == 1]
hue='team'
hue='player'

那基本可以确认是在做射门分布分析。

你可以这样回复我

把以下任意一项发给我,我就能帮你准确判断：

1. 代码片段（尤其是绘图部分）
2. 数据字段名
3. 用的库（如 mplsoccer / matplotlib）
4. 图片或输出结果描述

发来后我可以直接告诉你：
✅ 是不是射门位置分布分析
✅ 属于哪种图（散点/热图/六边形）
✅ 还能怎么改进