爬取https://nba.hupu.com/stats/players网址中的骑士队球员的比赛数据，并使用分布雷达可视化图表将其呈现。

好的，这个问题可以分为两个步骤来完成。第一步是爬取骑士队球员的比赛数据，第二步是使用分布雷达可视化图表将其呈现。下面是具体的步骤：

1. 爬取骑士队球员的比赛数据

首先，我们需要使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来爬取网页数据。具体步骤如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://nba.hupu.com/stats/players'
params = {'tid': 9}  # 骑士队的 tid 是 9
response = requests.get(url, params=params)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'id': 'players'})

# 解析表格数据
data = []
for tr in table.find_all('tr')[1:]:
    tds = tr.find_all('td')
    if len(tds) > 0:
        player = tds[1].text.strip()
        data.append({
            'player': player,
            'mp': float(tds[6].text),
            'fg': float(tds[7].text),
            'fga': float(tds[8].text),
            'fg_pct': float(tds[9].text),
            'tp': float(tds[10].text),
            'tpa': float(tds[11].text),
            'tp_pct': float(tds[12].text),
            'ft': float(tds[13].text),
            'fta': float(tds[14].text),
            'ft_pct': float(tds[15].text),
            'orb': float(tds[16].text),
            'drb': float(tds[17].text),
            'trb': float(tds[18].text),
            'ast': float(tds[19].text),
            'stl': float(tds[20].text),
            'blk': float(tds[21].text),
            'tov': float(tds[22].text),
            'pf': float(tds[23].text),
            'pts': float(tds[24].text)
        })

print(data)

运行上面的代码，即可得到骑士队球员的比赛数据。这里只获取了每场比赛的总数据，如果需要获取更详细的数据，可以点击每个球员的链接进入详情页进行爬取。

2. 使用分布雷达可视化图表将其呈现

接下来，我们需要使用 Python 的 matplotlib 库来生成分布雷达可视化图表。具体步骤如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 计算每个指标的平均值
avg_data = {}
for key in data[0].keys():
    if key != 'player':
        avg_data[key] = np.mean([d[key] for d in data])

# 绘制图表
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.set_theta_zero_location('N')

# 设置坐标轴标签
indicators = list(avg_data.keys())
indicators.remove('mp')
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(indicators), endpoint=False)
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, indicators)

# 绘制骑士队球员的数据
for d in data:
    stats = list(d.values())[1:]
    stats = np.concatenate((stats, [stats[0]]))
    ax.plot(angles, stats, linewidth=1, alpha=0.5)

# 绘制各项指标的平均值
avg_stats = list(avg_data.values())
avg_stats = np.concatenate((avg_stats, [avg_stats[0]]))
ax.plot(angles, avg_stats, linewidth=2, label='Average', color='red')

# 设置图例和标题
ax.legend()
ax.set_title('Cleveland Cavaliers Player Stats', fontsize=20)

plt.show()

运行上面的代码，即可生成分布雷达可视化图表，展示骑士队球员的比赛数据。其中，每个分区代表一个指标，半径表示该指标的数值，红色线条表示该指标的平均值，黑色线条表示每个球员的数据。通过这个图表，可以直观地比较每个球员在不同指标上的表现，以及整个骑士队的表现和平均水平的差距。