岩隈久志(SEA)のナイスピッチングをPythonで可視化(Jupyter,seaborn,pitchpx)PythonJupyterseabornbaseball野球 Jupyterとseaborn、pitchpxを使ったMLB野球データの可視化 前回の記事(といっても4ヶ月近く経っちゃいましたがw)の続編かつ、BPStudy#103「Baseball Play Study 2016」の技術的な補足資料となります. 野球Hack!(野球プログラミング)2016年の新作となります. 【はじめに】ライセンスについて 絶対質問が来る&コメントが入るので先に書いちゃいます. 使用ライブラリ(Jupyter,seabornなど)のライセンスは各ライブラリのページもしくはPyPIのページで確認ができます. 今回使用する野球データ(MLBAM)のライセンスは、 個人利用程度であれば問題ありません!!!