今シーズンも日本人メジャーリーガーの挑戦がはじまる。 メジャーリーグでは、「トラックマン」で計測したデータを一部公開している。 今回は、それらのデータを使って、ダルビッシュ、田中ら日本人投手たちが投球するストレートの「球質」に迫る。今シーズンを占うボール変化量とは…?
このグラフは2017年MLB(メジャーリーグベースボール)の打球データ約11万レコード(球)を打球速度×打球角度で可視化したものです. ちょっとした傾向が見えますね,,,それを解説するのがこのエントリーのゴールです. こんにちは,野球エンジニアです. TL;DR 「ホームランになりやすい打球速度と打球角度」の組み合わせを「Barrel Zone(バレル・ゾーン)」と呼ぶ 長打を飛ばす上で,打球速度と打球角度を意識して飛ばすが重要!というのが今のトレンド 打球を転がす(抜ける)ような当たりを目指すのはもう昔のお話(ただし否定はしない) この手のデータの楽しみを知ってほしい!!!...のでみんなBaseball Geeksを読んでね!(宣伝) なお,弊社「ネクストベース」が運営しているメディア「Baseball Geeks」の応援コンテンツであり, 先日(3/10)に開催しました「Python
今年も野球は終わりですね*1...こんにちは,野球の人です. このエントリーは,PyCon JP 2017で発表した内容の続きであり, 前回のエントリーの続きでもあります.*2 Scrapyでスクレイピング&SQLite3に保存したデータを, Jupyter pandas matplotlib で分析と可視化をしてみましょう. 3行でまとめると Jupyter本(以下,jupyterbookと略す)はいいぞ!Pythonでデータを操る人すべての必読書やぞ! pandasのread_sqlとwhere,groupbyで簡単な野球統計分析ができる 率系の指標(打率・出塁率・長打率・OPS)のHistogramで大雑把な打撃の傾向がつかめる 対象の読者 Pythonでデータ分析・可視化をされたい方 前回のエントリーの続きで野球データを使った分析をしたい方 jupyterbookの感想や実際の利用
XP祭り2015「俺も!」講演資料 http://xpjug.com/xp2015-session-c4/Read less
一ヶ月ぶり、こちらのエントリーの続編です。 shinyorke.hatenablog.com こちらで作ったデータですが、その後も粛々とデータの分析に使ったり追加要件の開発を行ったりしてる訳ですが*1、つい最近このデータを使って新しいネタを作ったので簡単に紹介します。 Python+pandas+matplotlibで先発エースの勝ち星を月別で集計&グラフ化してみた キッカケとテーマ はじめてのpandas matplotlibで可視化 結論 【Appendix】参考文献 キッカケとテーマ 私は現実の野球もゲームの野球も大好きで、時間を見つけては一球速報やらオンデマンドで中継を見てるのですが*2、ある日こんなことに気が付きました。 シカゴ・カブスのエース左腕、ジョン・レスター*3投手の4月成績が酷い。4試合投げて0勝2敗防御率6.23とは何事だ! しかし、レスターはここ5年安定した成績を残
2ヶ月前のエントリーにはてブが入りまくった件で「そういえば続編書いてないや」と気が付き、エントリーしますた。 「誰でも」の定義および、このエントリーの対象読者について 「誰でも」というのは、 (エンジニアなら)誰でも という意味です。 より具体的には、 野球愛溢れるエンジニアにとって、Vagrant + Ansibleでのサーバー構築の練習&Pythonでのプログラミングという趣味実益を兼ねたいい感じのお勉強なるかつ、趣味の野球でhackが出来る二度美味しい内容です 野球に興味が無い方にとっては野球愛溢れるエンジニア同様サーバー構築&Pythonネタとしていい勉強になるかもです。ただ、他にももっといいエントリーがあると思います 非エンジニアの野球ファンの皆さまにとっては(小難しい的な意味で)ヘビーな内容となっていますので、覚悟してお読みください!ただ、プログラミングを覚えたい方にとっては凄
Pycon JP 2014発表資料です。 ピタゴラス勝率とBABIPについて、Django他で可視化しました。
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