年赚百万游戏主播，玩转Python后：几行代码轻松“吃鸡” 附源码

大吉大利，准备吃鸡！

你是否玩儿了好几个月的吃鸡，依旧是落地成盒？

是否常常不得知自己如何被打、莫名其妙的挂了？

还没有吃过鸡/(ㄒoㄒ)/~~总是不明不白的就被别的玩家杀了

!!!∑(ﾟДﾟノ)ノ能进前二十就已经很不错了

今天小编带来了福利奥Ｏ(≧▽≦)Ｏ

大吉大利，今晚吃鸡~

打人时要坚持一个原则，先打对你来说最危险的目标。

(不一定是近点的目标，大部分情况是先近后远)

那么我们就用 Python 和 R 做数据分析来回答以下的灵魂发问？

首先来看下数据：

一、跳哪儿危险？

对于我这样一直喜欢苟着的良心玩家，在经历了无数次落地成河的惨痛经历后，我是坚决不会选择跳P城这样楼房密集的城市，穷归穷但保命要紧。所以我们决定统计一下到底哪些地方更容易落地成河？我们筛选出在前100秒死亡的玩家地点进行可视化分析。激情沙漠地图的电站、皮卡多、别墅区、依波城最为危险，火车站、火电厂相对安全。绝地海岛中P城、军事基地、学校、医院、核电站、防空洞都是绝对的危险地带。物质丰富的G港居然相对安全。

1 import numpy as np
2 import matplotlib.pyplot as plt 
3 import pandas as pd 
4 import seaborn as sns 
5 from scipy.misc.pilutil import imread
6 import matplotlib.cm as cm 
7
8 #导入部分数据 9deaths1 = pd.read_csv("deaths/kill_match_stats_final_0.csv")
10 deaths2 = pd.read_csv("deaths/kill_match_stats_final_1.csv")
11
12 deaths = pd.concat([deaths1, deaths2])
13
14 #打印前5列，理解变量
15 print (deaths.head(),'\n',len(deaths))
16
17 #两种地图
18 miramar = deaths[deaths["map"] == "MIRAMAR"]
19 erangel = deaths[deaths["map"] == "ERANGEL"]
20
21 #开局前100秒死亡热力图22 position_data = ["killer_position_x","killer_position_y","victim_position_x","victim_position_y"]
23 for position in position_data:
24    miramar[position] = miramar[position].apply(lambda x: x*1000/800000)
25    miramar = miramar[miramar[position] != 0]
26
27    erangel[position] = erangel[position].apply(lambda x: x*4096/800000)
28    erangel = erangel[erangel[position] != 0]
29
30 n = 50000
31 mira_sample = miramar[miramar["time"]