n++players+are+playing+a+game.+There+are+two+different+maps+in+the+game.+For+each+player
时间: 2023-11-13 09:04:11 浏览: 91
这道题目中有n个玩家在玩游戏,游戏中有两张不同的地图。对于每个玩家,我们知道他在每张地图上的实力值。当两个玩家在某张地图上对战时,实力值更高的玩家总是获胜。没有两个玩家在同一张地图上具有相同的实力值。解决这道题目的思路如下:
1. 首先需要去重,确保每个玩家在每张地图上的实力值都是唯一的。
2. 对于每个地图,找到实力值最高的玩家,即可确定该地图上的胜者。
3. 将每个地图上的胜者记录下来,即可得到最终的胜者列表。
相关问题
爬取虎扑NBA球员信息+可视化分析代码
以下是爬取虎扑NBA球员信息并进行可视化分析的Python代码:
```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置请求头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# 请求网页
url = "https://nba.hupu.com/players"
response = requests.get(url, headers=headers)
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='players_table')
# 获取表格列名
columns = []
for th in table.find_all('th'):
columns.append(th.text.strip())
# 获取表格数据
data = []
for tr in table.find_all('tr')[1:]:
row = []
for td in tr.find_all('td'):
row.append(td.text.strip())
data.append(row)
# 生成DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
# 数据清洗
df['球队'] = df['球队'].apply(lambda x: x.split('\n')[0])
df['位置'] = df['位置'].apply(lambda x: x.split('\n')[0])
df['出生日期'] = df['出生日期'].apply(lambda x: x.split('\n')[0])
df['身高'] = df['身高'].apply(lambda x: x.split('\n')[0])
df['体重'] = df['体重'].apply(lambda x: x.split('\n')[0])
df['经验'] = df['经验'].apply(lambda x: x.split('\n')[0])
df['薪资'] = df['薪资'].apply(lambda x: x.replace(',', ''))
# 数据类型转换
df['身高'] = df['身高'].astype(float)
df['体重'] = df['体重'].astype(float)
df['薪资'] = df['薪资'].astype(float)
# 可视化分析
sns.set(style="whitegrid")
# 球员数量分布
sns.countplot(x="位置", data=df)
# 球员薪资分布
sns.histplot(df['薪资'], kde=False)
# 球员身高、体重关系
sns.scatterplot(x="身高", y="体重", data=df)
plt.show()
```
代码解释:
1. 首先导入需要使用的库。
2. 设置请求头,发起GET请求,获取网页的HTML文本。
3. 使用BeautifulSoup解析HTML文本,找到目标表格。
4. 获取表格的列名和数据。
5. 将数据存储到Pandas的DataFrame中。
6. 进行数据清洗和类型转换。
7. 使用Seaborn进行可视化分析,绘制球员数量分布、球员薪资分布和球员身高、体重关系图。
8. 显示图形。
注意:爬取网页信息需要遵守相关规定和法律法规。请勿非法爬取网站信息。
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。