Python爬取虎扑NBA球员信息+数据可视化

好的，这个问题比较复杂，我将分成两部分回答。

第一部分：爬取虎扑NBA球员信息

首先，我们需要用到requests库来发送请求和获取响应，用到BeautifulSoup库来解析HTML文档。

接下来，我们需要找到虎扑NBA球员信息的链接，可以在虎扑NBA的主页上找到。链接为：https://nba.hupu.com/players。

然后，我们可以使用requests发送GET请求，获取网页的HTML文档。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://nba.hupu.com/players"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

接下来，我们需要分析HTML文档，找到我们需要的数据。我们可以使用Chrome浏览器的开发者工具来查看网页的结构，然后使用BeautifulSoup来解析HTML文档。

table = soup.find_all('table', class_='players_table')[0]
rows = table.find_all('tr')
for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    for col in cols:
        print(col.text.strip(), end=' ')
    print()

这段代码可以获取到球员的基本信息，如姓名、出生日期、身高、体重、场均得分等等。

第二部分：数据可视化

我们可以使用Matplotlib库来进行数据可视化。首先，我们需要安装Matplotlib库。

pip install matplotlib

然后，我们可以使用pandas库来读取CSV文件，使用Matplotlib库来绘制图表。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('nba_players.csv')

plt.scatter(df['height'], df['weight'], s=df['ppg']*10, alpha=0.5)
plt.xlabel('Height (cm)')
plt.ylabel('Weight (kg)')
plt.title('NBA Players')
plt.show()

这段代码可以绘制出一个散点图，用球员的身高和体重作为坐标轴，用场均得分来调整点的大小。我们可以通过这个图来观察身高、体重和得分之间的关系。