スプラトゥーンのブキの使用数を散布図で比較
前回、作成方法を紹介した散布図は、2つのデータの傾向を比較するときに便利です。例えば、スプラトゥーン3のバンカラマッチで使用されたブキの数を、ルールごとに集計して、ホコとエリアのデータを比較すると、下図のような散布図が書けます。
エリアで好まれるブキは?
もし、ホコ(x軸)とエリア(y軸)で使用数に差がなければ、散布図の中の点(ドット)は、1直線(y = x)に並びます。作成した散布図を見ると、だいたい直線になっているので、ほとんどのブキの使用数は変わらないことがわかります。
よく見ると、これから外れたブキがあることに気づくと思います。エクスプロッシャーと、プロモデラーRG などです。エクスプロッシャーの場合は、ホコでの値が12くらい、エリアの値が14くらいなので、エリアではホコに比べて使用数が多いです。(散布図では見やすいように使用数をlog2変換しているので、実際の値は、 3870 と 18356 です。)
このように、y=xの直線から点が外れて、左上にあればあるほどエリアでの使用が多く、逆に、右下にあれば、ホコでの使用が多いことがわかります。やはり、クラッシュブラスターなどのブラスター系は、ホコのほうが好まれるようですね。ボールドマーカーも、ホコでの使用数の方が多いので、塗るよりキルする目的で使われてそうです(イカ速を積みまくって暴れまわっている人いますね)。
データを比較する場合は、前回までのようなパイチャートよりは、散布図のほうが直感的に理解しやすくなります。一方、特定の武器の使用率が高いことを感じたければ(アピールしたければ)、パイチャートのほうが向いています。
ホコとアサリの比較
同様にして、ホコを基準にアサリでの使用数を散布図にすると下図のようになります。やはり、アサリでは、パブロの人気が高いようです。
ホコとヤグラの比較
ホコと比較すると、ヤグラでブラスター系が好まれていることが際立つようです。逆に、ボールドマーカーは、ヤグラよりホコで活躍できそうですね。
*これらは、「ホコ」基準で見ていることに注意してください。ほかのブキを基準(x軸)にすると、散布図の印象は変わります。
使用したデータ
ルールごとに集計したブキの使用数です。下記のようなテーブルになっています。
元データは、 stat.ink に登録されたデータを利用しました。ちょうど、シーズンが終わったところだったので、 Chill season のみをフィルタリングして使用しました。A1 のデータ(投稿者のブキ)は除外しています。
> plot_data
# A tibble: 68 × 7
weapon hoko yagura nawabari area asari buki
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 52gal 20032 19301 25067 26355 14051 .52ガロン
2 96gal 2373 2632 3317 3436 1581 .96ガロン
3 bamboo14mk1 1532 1635 2307 1941 1057 14式竹筒銃・甲
4 barrelspinner 8429 10367 12471 19829 5716 バレルスピナー
5 bold 11240 3903 21369 7121 5962 ボールドマーカー
6 bottlegeyser 4385 4509 3592 5985 3347 ボトルガイザー
7 bucketslosher 2756 3388 4761 4825 2017 バケットスロッシャー
8 bucketslosher_deco 969 1030 1960 1369 692 バケットスロッシャーデコ
9 campingshelter 1803 1317 2325 2656 1446 キャンピングシェルター
10 carbon 815 922 3450 923 490 カーボンローラー
# … with 58 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
>
log2 変換する意味
散布図を作成するときには、ブキの使用数の数字を log2 変換してから用いています。これは、データの範囲(レンジ)が広いときによく行われる処理です。
シャープマーカーなどが2万から5万くらいの使用数に対して、リールガンなど使用数の少ないブキは、数百から1千前後しかないので、そのままの値を用いてプロットすると、ほとんど、重なって見えなくなってしまいます。
そんなときには、log2変換すると、すべての数値が二桁におさまるので、見やすくなります。log2変換前後で使用数の順位は変わりません。
*絶対に底を 2 にしないといけない数学的な理由はありません。底を10として、log10 変換でも散布図の見た目はそれほど変わりません。
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