3D投球グラフが完成！！
前回エクセルで平面の投球軌道グラフを作成できるもの作成配布しました。けれどやっぱり3Dでみるほうが面白いと思ったので、これも配布します。Baseball Savantに近いものですが、やっぱり細かい値もわかるというのが自分の作ったものの利点としてあります。エクセルでは3Dデータを扱えないので、PythonでPlotlyというものをつかって描写しました。
まず、とりあえず触ってみてください。
↓↓↓↓（ダルビッシュ投手のSweeperです。）
エクセルよりかなり自由に扱えるので、もしPythonにすこし興味があったり、使える方だとこっちのほうが良いかもしれません。
青の線が実際の投球軌道で緑の線がRecognition PointとCommit Pointからx軸とz軸の加速度を考えなかったときのグラフです。
一応これがpythonのコードです。コードは汚いので許してください。ここものは自由に選手を選択できるようにしておきました。
もしインストール方法がわからない方や動かないよって方がいたらぜひDMください。できる限り力になります。https://x.com/empty8128
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
from pybaseball import statcast_pitcher
from pybaseball import statcast_batter
from pybaseball import playerid_lookup
from jupyter_dash import JupyterDash
from dash import dcc
from dash import html
from dash.dependencies import Input, Output, State
from pybaseball import pitching_stats
import pandas as pd
Per=0.001
g_acceleretion=-32.17405
def frange(start, end, step):
list = [start]
n = start
while n + step < end:
n = n + step
list.append(n)
return list
external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']
app = JupyterDash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
server = app.server
y=[2015,2016,2017,2018,2019,2020,2021,2022,2023,2024]
app.layout = html.Div(
[
html.Div([
html.Div([
html.H1(children='Player0', id='h0'),
html.P(children='', id='account0'),
],
style={'width': '100%','height': '100%','display': 'flex', 'flex-wrap': 'wrap', 'align-items': 'flex-end'}
),
html.Div(dcc.Dropdown(
id='Year0',
options=[{'label':x, 'value':x} for x in y],
placeholder='Year',
style={'width': '100%'}
)),
html.Div(dcc.Dropdown(
id='Name0',
placeholder="Please select a year",
style={'width': '100%'}
)),
html.Div(dcc.Dropdown(
id='PitchCount0',
placeholder="Please select a year",
style={'width': '100%'}
)),
html.Div([
html.H1(children='Player1', id='h1'),
html.P(children='', id='account1'),
],
style={'width': '100%','height': '100%','display': 'flex', 'flex-wrap': 'wrap', 'align-items': 'flex-end'}
),
html.Div(dcc.Dropdown(
id='Year1',
options=[{'label':x, 'value':x} for x in y],
placeholder='Year',
style={'width': '100%'}
)),
html.Div(dcc.Dropdown(
id='Name1',
placeholder="Please select a year",
style={'width': '100%'}
)),
html.Div(dcc.Dropdown(
id='PitchCount1',
placeholder="Please select a year",
style={'width': '100%'}
))
]),
html.Div([
dcc.Graph(
id='Chart0',
style={'width': '75%','height': '900px'}),
html.Div([
dcc.Graph(
id='Chart1',
style={'width': '100%','height': '50%'}),
dcc.Graph(
id='Chart2',
style={'width': '100%','height': '50%'}),
],
style={'width': '25%','height': '100%'}
),
],
style={'width': '100%','height': '100%','display': 'flex', 'flex-wrap': 'wrap'}
)
]
)
###################################################################年
@app.callback(
Output('Name0', 'options'),
Output('Name0', 'value'),
Input('Year0', 'value'),
)
def first(p):
if p is None:
k=''
l = None
else:
k=[{'label': 'Name', 'value': 'Name', 'disabled':True}]
k.extend([{'label':x, 'value':x} for x in sorted(pitching_stats(p, qual=1)['Name'].unique())])
l='Name'
return k, l
@app.callback(
Output('Name0', 'placeholder'),
Input('Year0','value'),
)
def first(p):
if p is None:
k='Please select a year'
else:
k='Gathering Data...'
return k
@app.callback(
Output('Name1', 'options'),
Output('Name1', 'value'),
Input('Year1', 'value')
)
def first(p):
if p is None:
k=''
l = None
else:
k=[{'label': 'Name', 'value': 'Name', 'disabled':True}]
k.extend([{'label':x, 'value':x} for x in sorted(pitching_stats(p, qual=1)['Name'].unique())])
l='Name'
return k, l
@app.callback(
Output('Name1', 'placeholder'),
Input('Year1', 'value'),
)
def first(p):
if p is None:
k='Please select a year'
else:
k='Gathering Data...'
return k
##################################################################ピッチ
@app.callback(
Output('PitchCount0', 'options'),
Output('PitchCount0', 'value'),
Input('Year0', 'value'),
Input('Name0', 'value')
)
def first(p,q):
if p is None:
k = ''
l = None
elif q is None or q == 'Name':
k = ''
l = None
else:
global ef
ef = pd.DataFrame()
ef_0 = statcast_pitcher(str(p)+'-01-01', str(p)+'-12-31', playerid_lookup(q.split()[1], q.split()[0], fuzzy=True).iloc[0,2])
ef_1 = ef_0[ef_0['game_type']== 'R']
global length
length = ef_1.shape[0]
c=[]
for t in range(length,0,-1):
c.append(t)
ef = ef_1.assign(n=c)
k=[{'label': 'Pitch Count', 'value': 'Pitch Count', 'disabled':True}]
k.extend(reversed([{'label': str(x)+','+str(ef.iloc[length-x,0])+','+str(ef.iloc[length-x,1])+',Inning:'+str(ef.iloc[length-x,35])+',Ball-Strike-Out:'+str(ef.iloc[length-x,24])+'-'+str(ef.iloc[length-x,25])+'-'+str(ef.iloc[length-x,34])+','+str(ef.iloc[length-x,5])+','+str(ef.iloc[length-x,2])+'(mph)', 'value':x} for x in ef['n']]))
l = 'Pitch Count'
return k, l
@app.callback(
Output('PitchCount0', 'placeholder'),
Input('Year0', 'value'),
Input('Name0', 'value'),
)
def first(p,q):
if p is None:
k='Please select a year'
elif q is None or q == 'Name':
k='Please select player'
else:
k='Gathering Data...'
return k
@app.callback(
Output('PitchCount1', 'options'),
Output('PitchCount1', 'value'),
State('Year1', 'value'),
Input('Name1', 'value')
)
def first(p,q):
if p is None:
k = ''
l = None
elif q is None or q == 'Name':
k = ''
l = None
else:
global ef1
ef1 = pd.DataFrame()
ef1_0 = statcast_pitcher(str(p)+'-01-01', str(p)+'-12-31', playerid_lookup(q.split()[1], q.split()[0], fuzzy=True).iloc[0,2])
ef1_1 = ef1_0[ef1_0['game_type']== 'R']
global d1
d1=ef1_1.shape[0]
c=[]
for t in range(d1,0,-1):
c.append(t)
ef1 = ef1_1.assign(n=c)
k=[{'label': 'Pitch Count', 'value': 'Pitch Count', 'disabled':True}]
k.extend(reversed([{'label': str(x)+','+str(ef1.iloc[d1-x,0])+','+str(ef1.iloc[d1-x,1])+',Inning:'+str(ef1.iloc[d1-x,35])+',Ball-Strike-Out:'+str(ef1.iloc[d1-x,24])+'-'+str(ef1.iloc[d1-x,25])+'-'+str(ef1.iloc[d1-x,34])+','+str(ef1.iloc[d1-x,5])+','+str(ef1.iloc[d1-x,2])+'(mph)', 'value':x} for x in ef1['n']]))
l = 'Pitch Count'
return k, l
@app.callback(
Output('PitchCount1', 'placeholder'),
Input('Year1', 'value'),
Input('Name1', 'value'),
)
def first(p,q):
if p is None:
k='Please select a year'
elif q is None or q == 'Name':
k='Please select player'
else:
k='Gathering Data...'
return k
###################################################################説明
@app.callback(
Output('account0', 'children'),
Input('PitchCount0', 'value'),
)
def first(p):
if p is None or p == 'Pitch Count':
k = None
else:
k = 'Piych Info--Pitch Name:'+str(ef.iloc[length-p,78])+',Description:'+str(ef.iloc[length-p,9])
return k
@app.callback(
Output('account1', 'children'),
Input('PitchCount1', 'value'),
)
def first(p):
if p is None or p == 'Pitch Count':
k = None
else:
k = 'Piych Info--Pitch Name:'+str(ef1.iloc[d1-p,78])+',Description:'+str(ef1.iloc[d1-p,9])
return k
##################################################################本体
@app.callback(
Output('Chart0', 'figure'),
Output('Chart1', 'figure'),
Output('Chart2', 'figure'),
Input('PitchCount0', 'value'),
Input('PitchCount1', 'value')
)
def update_graph0(r,r1):
fig_0 = go.Figure()
fig_1 = go.Figure()
fig_2 = go.Figure()
def time_50_0(a,b,c):
return (-np.sqrt(a.iloc[b-c,45]**2-(2*a.iloc[b-c,48]*50))-a.iloc[b-c,45])/a.iloc[b-c,48]
def time_50_1712(a,b,c):
return (-np.sqrt(a.iloc[b-c,45]**2-(2*a.iloc[b-c,48]*(50-17/12)))-a.iloc[b-c,45])/a.iloc[b-c,48]
def time_start(a,b,c):
return (-a.iloc[b-c,45]-np.sqrt(a.iloc[b-c,45]**2-a.iloc[b-c,48]*(100-2*a.iloc[b-c,68])))/a.iloc[b-c,48]
def time_whole(a,b,c):
return time_50_0(a,b,c)-time_start(a,b,c)
def velx0_start(a,b,c):
return a.iloc[b-c,44]+a.iloc[b-c,47]*time_start(a,b,c)
def vely0_start(a,b,c):
return a.iloc[b-c,45]+a.iloc[b-c,48]*time_start(a,b,c)
def velz0_start(a,b,c):
return a.iloc[b-c,46]+a.iloc[b-c,49]*time_start(a,b,c)
def relese_x_correction0(a,b,c):
return a.iloc[b-c,29]-(a.iloc[b-c,44]*time_50_1712(a,b,c)+(1/2)*a.iloc[b-c,47]*time_50_1712(a,b,c)**2)
def relese_z_correction0(a,b,c):
return a.iloc[b-c,30]-(a.iloc[b-c,46]*time_50_1712(a,b,c)+(1/2)*a.iloc[b-c,49]*time_50_1712(a,b,c)**2)
def relese_x_start0(a,b,c):
return relese_x_correction0(a,b,c)+a.iloc[b-c,44]*time_start(a,b,c)+(1/2)*a.iloc[b-c,47]*time_start(a,b,c)**2
def relese_y_start0(a,b,c):
return 50+a.iloc[b-c,45]*time_start(a,b,c)+(1/2)*a.iloc[b-c,48]*time_start(a,b,c)**2
def relese_z_start0(a,b,c):
return relese_z_correction0(a,b,c)+a.iloc[b-c,46]*time_start(a,b,c)+(1/2)*a.iloc[b-c,49]*time_start(a,b,c)**2
if r is None or r == 'Pitch Count':
pass
else:
ax = ef.iloc[length-r,47]
ay = ef.iloc[length-r,48]
az = ef.iloc[length-r,49]
t_50_0 = time_50_0(ef,length,r)
t_50_1712 = time_50_1712(ef,length,r)
t_start = time_start(ef,length,r)
t_whole = time_whole(ef,length,r)
v_x0_s = velx0_start(ef,length,r)
v_y0_s = vely0_start(ef,length,r)
v_z0_s = velz0_start(ef,length,r)
r_x_s = relese_x_start0(ef,length,r)
r_y_s = relese_y_start0(ef,length,r)
r_z_s = relese_z_start0(ef,length,r)
x0_1=[]
y0_1=[]
z0_1=[]
for u in frange(0,t_whole,Per):
x0_1.append(r_x_s+v_x0_s*u+(1/2)*ax*u**2)
y0_1.append(r_y_s+v_y0_s*u+(1/2)*ay*u**2)
z0_1.append(r_z_s+v_z0_s*u+(1/2)*az*u**2)
fig_0.add_trace(go.Scatter3d(
x=x0_1,
y=y0_1,
z=z0_1,
mode='markers',
marker=dict(
size=5,
color='blue'
),
opacity=0.5,
name='The Picth Trajectory'
))
fig_1.add_trace(go.Scatter(
x=y0_1,
y=z0_1,
mode='markers',
marker=dict(
size=3,
color='blue'
),
opacity=0.5,
name='1'
))
fig_2.add_trace(go.Scatter(
x=y0_1,
y=x0_1,
mode='markers',
marker=dict(
size=3,
color='blue'
),
opacity=0.5,
name='1'
))
x1_1=[]
y1_1=[]
z1_1=[]
for u in frange(0,t_whole,Per):
x1_1.append(r_x_s+v_x0_s*(0.1)+(1/2)*ax*(0.1)**2+(v_x0_s+ax*0.1)*u)
y1_1.append(r_y_s+v_y0_s*(0.1)+(1/2)*ay*(0.1)**2+(v_y0_s+ay*0.1)*u+(1/2)*ay*(u)**2)
z1_1.append(r_z_s+v_z0_s*(0.1)+(1/2)*az*(0.1)**2+(v_z0_s+az*0.1)*u+(1/2)*g_acceleretion*(u)**2)
fig_0.add_trace(go.Scatter3d(
x=x1_1,
y=y1_1,
z=z1_1,
mode='markers',
marker=dict(
size=3,
color='rgb(49, 140, 231)'
),
opacity=0.5,
name='Without Movement from RP'
))
x2_1=[]
y2_1=[]
z2_1=[]
for p in frange(0,t_50_0-t_50_1712+0.167,Per):
x2_1.append(r_x_s+v_x0_s*(t_50_1712-t_start-0.167)+(1/2)*ax*(t_50_1712-t_start-0.167)**2+(v_x0_s+ax*(t_50_1712-t_start-0.167))*p)
y2_1.append(r_y_s+v_y0_s*(t_50_1712-t_start-0.167)+(1/2)*ay*(t_50_1712-t_start-0.167)**2+(v_y0_s+ay*(t_50_1712-t_start-0.167))*p+(1/2)*ay*(p)**2)
z2_1.append(r_z_s+v_z0_s*(t_50_1712-t_start-0.167)+(1/2)*az*(t_50_1712-t_start-0.167)**2+(v_z0_s+az*(t_50_1712-t_start-0.167))*p+(1/2)*g_acceleretion*(p)**2)
fig_0.add_trace(go.Scatter3d(x=x2_1,
y=y2_1,
z=z2_1,
mode='markers',
marker=dict(
size=3,
color='rgb(49, 140, 231)'
),
opacity=0.5,
name='Without Movement from CP'
))
x_rp_1=[]
y_rp_1=[]
z_rp_1=[]
x_rp_1.append(r_x_s+v_x0_s*(0.1)+(1/2)*ax*(0.1)**2)
y_rp_1.append(r_y_s+v_y0_s*(0.1)+(1/2)*ay*(0.1)**2)
z_rp_1.append(r_z_s+v_z0_s*(0.1)+(1/2)*az*(0.1)**2)
fig_0.add_trace(go.Scatter3d(x=x_rp_1,
y=y_rp_1,
z=z_rp_1,
mode='markers',
marker=dict(
size=7,
color='black'
),
opacity=1,
name='Recognition Point'
))
x_cp_1=[]
y_cp_1=[]
z_cp_1=[]
x_cp_1.append(r_x_s+v_x0_s*(t_50_1712-t_start-0.167)+(1/2)*ax*(t_50_1712-t_start-0.167)**2)
y_cp_1.append(r_y_s+v_y0_s*(t_50_1712-t_start-0.167)+(1/2)*ay*(t_50_1712-t_start-0.167)**2)
z_cp_1.append(r_z_s+v_z0_s*(t_50_1712-t_start-0.167)+(1/2)*az*(t_50_1712-t_start-0.167)**2)
fig_0.add_trace(go.Scatter3d(x=x_cp_1,
y=y_cp_1,
z=z_cp_1,
mode='markers',
marker=dict(
size=7,
color='black'
),
opacity=1,
name='Commit Point'
))
x_sz=[]
y_sz=[]
z_sz=[]
x_sz.append(17/24)
y_sz.append(17/12)
z_sz.append(ef.iloc[length-r,51])
x_sz.append(-17/24)
y_sz.append(17/12)
z_sz.append(ef.iloc[length-r,51])
x_sz.append(-17/24)
y_sz.append(17/12)
z_sz.append(ef.iloc[length-r,50])
x_sz.append(17/24)
y_sz.append(17/12)
z_sz.append(ef.iloc[length-r,50])
x_sz.append(17/24)
y_sz.append(17/12)
z_sz.append(ef.iloc[length-r,51])
fig_0.add_trace(go.Scatter3d(
x=x_sz,
y=y_sz,
z=z_sz,
mode='lines',
line=dict(
color='black',
width=3
),
opacity=1,
name='Strike Zone(1)'
))
fig_0.update_scenes(aspectratio_x=1,
aspectratio_y=2.5,
aspectratio_z=1
)
fig_0.update_layout(
scene = dict(
xaxis = dict(nticks=10, range=[-3.5,3.5],),
yaxis = dict(nticks=20, range=[0,60],),
zaxis = dict(nticks=10, range=[0,7],),),
scene_aspectmode = 'manual'
)
if r1 is None or r1 == 'Pitch Count':
pass
else:
ax_w = ef1.iloc[d1-r1,47]
ay_w = ef1.iloc[d1-r1,48]
az_w = ef1.iloc[d1-r1,49]
t_50_0_w = time_50_0(ef1,d1,r1)
t_50_1712_w = time_50_1712(ef1,d1,r1)
t_start_w = time_start(ef1,d1,r1)
t_whole_w = time_whole(ef1,d1,r1)
v_x0_s_w = velx0_start(ef1,d1,r1)
v_y0_s_w = vely0_start(ef1,d1,r1)
v_z0_s_w = velz0_start(ef1,d1,r1)
r_x_s_w = relese_x_start0(ef1,d1,r1)
r_y_s_w = relese_y_start0(ef1,d1,r1)
r_z_s_w = relese_z_start0(ef1,d1,r1)
x0_2=[]
y0_2=[]
z0_2=[]
for u in frange(0,t_whole_w,Per):
x0_2.append(r_x_s_w+v_x0_s_w*u+(1/2)*ax_w*u**2)
y0_2.append(r_y_s_w+v_y0_s_w*u+(1/2)*ay_w*u**2)
z0_2.append(r_z_s_w+v_z0_s_w*u+(1/2)*az_w*u**2)
fig_0.add_trace(go.Scatter3d(
x=x0_2,
y=y0_2,
z=z0_2,
mode='markers',
marker=dict(
size=5,
color='red'
),
opacity=0.5,
name='The Picth Trajectory2'
))
fig_1.add_trace(go.Scatter(
x=y0_2,
y=z0_2,
mode='markers',
marker=dict(
size=3,
color='red'
),
opacity=0.5,
name='2'
))
fig_2.add_trace(go.Scatter(
x=y0_2,
y=x0_2,
mode='markers',
marker=dict(
size=3,
color='red'
),
opacity=0.5,
name='2'
))
x1_2=[]
y1_2=[]
z1_2=[]
for u in frange(0,t_whole_w,Per):
x1_2.append(r_x_s_w+v_x0_s_w*(0.1)+(1/2)*ax_w*(0.1)**2+(v_x0_s_w+ax_w*0.1)*u)
y1_2.append(r_y_s_w+v_y0_s_w*(0.1)+(1/2)*ay_w*(0.1)**2+(v_y0_s_w+ay_w*0.1)*u+(1/2)*ay_w*(u)**2)
z1_2.append(r_z_s_w+v_z0_s_w*(0.1)+(1/2)*az_w*(0.1)**2+(v_z0_s_w+az_w*0.1)*u+(1/2)*g_acceleretion*(u)**2)
fig_0.add_trace(go.Scatter3d(
x=x1_2,
y=y1_2,
z=z1_2,
mode='markers',
marker=dict(
size=3,
color='orange'
),
opacity=0.5,
name='Without Movement from RP'
))
x2_2=[]
y2_2=[]
z2_2=[]
for p in frange(0,t_50_0_w-t_50_1712_w+0.167,Per):
x2_2.append(r_x_s_w+v_x0_s_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167)+(1/2)*ax_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167)**2+(v_x0_s_w+ax_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167))*p)
y2_2.append(r_y_s_w+v_y0_s_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167)+(1/2)*ay_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167)**2+(v_y0_s_w+ay_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167))*p+(1/2)*ay_w*(p)**2)
z2_2.append(r_z_s_w+v_z0_s_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167)+(1/2)*az_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167)**2+(v_z0_s_w+az_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167))*p+(1/2)*g_acceleretion*(p)**2)
fig_0.add_trace(go.Scatter3d(
x=x2_2,
y=y2_2,
z=z2_2,
mode='markers',
marker=dict(
size=3,
color='orange'
),
opacity=0.5,
name='Without Movement from CP'
))
x_rp_2=[]
y_rp_2=[]
z_rp_2=[]
x_rp_2.append(r_x_s_w+v_x0_s_w*(0.1)+(1/2)*ax_w*(0.1)**2)
y_rp_2.append(r_y_s_w+v_y0_s_w*(0.1)+(1/2)*ay_w*(0.1)**2)
z_rp_2.append(r_z_s_w+v_z0_s_w*(0.1)+(1/2)*az_w*(0.1)**2)
fig_0.add_trace(go.Scatter3d(
x=x_rp_2,
y=y_rp_2,
z=z_rp_2,
mode='markers',
marker=dict(
size=7,
color='black'
),
opacity=1,
name='Recognition Point'
))
x_cp_2=[]
y_cp_2=[]
z_cp_2=[]
x_cp_2.append(r_x_s_w+v_x0_s_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167)+(1/2)*ax_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167)**2)
y_cp_2.append(r_y_s_w+v_y0_s_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167)+(1/2)*ay_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167)**2)
z_cp_2.append(r_z_s_w+v_z0_s_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167)+(1/2)*az_w*(t_50_1712_w-t_start_w-0.167)**2)
fig_0.add_trace(go.Scatter3d(x=x_cp_2,
y=y_cp_2,
z=z_cp_2,
mode='markers',
marker=dict(
size=7,
color='black'
),
opacity=1,
name='Commit Point'
))
x_sz_2=[]
y_sz_2=[]
z_sz_2=[]
x_sz_2.append(17/24)
y_sz_2.append(17/12)
z_sz_2.append(ef1.iloc[d1-r1,51])
x_sz_2.append(-17/24)
y_sz_2.append(17/12)
z_sz_2.append(ef1.iloc[d1-r1,51])
x_sz_2.append(-17/24)
y_sz_2.append(17/12)
z_sz_2.append(ef1.iloc[d1-r1,50])
x_sz_2.append(17/24)
y_sz_2.append(17/12)
z_sz_2.append(ef1.iloc[d1-r1,50])
x_sz_2.append(17/24)
y_sz_2.append(17/12)
z_sz_2.append(ef1.iloc[d1-r1,51])
fig_0.add_trace(go.Scatter3d(
x=x_sz_2,
y=y_sz_2,
z=z_sz_2,
mode='lines',
line=dict(
color='black',
width=3
),
opacity=1,
name='Strike Zone(2)',
visible='legendonly'
))
fig_0.update_scenes(aspectratio_x=1,
aspectratio_y=2.5,
aspectratio_z=1
)
fig_0.update_layout(
scene = dict(
xaxis = dict(nticks=10, range=[-3.5,3.5],),
yaxis = dict(nticks=20, range=[0,60],),
zaxis = dict(nticks=10, range=[0,7],),),
scene_aspectmode = 'manual'
)
fig_1.update_layout(
xaxis = dict(range=(-2,60)),
yaxis = dict(range=(0,10)),
legend = dict(
xanchor='left',
yanchor='bottom',
x=0.02,
y=0.9,
orientation='h'
),
margin=dict(t=80, b=40, l=5, r=5)
)
fig_2.update_layout(
xaxis = dict(range=(-2,60)),
yaxis = dict(range=(5,-5)),
legend = dict(
xanchor='left',
yanchor='bottom',
x=0.02,
y=0.9,
orientation='h'
),
margin=dict(t=40, b=80, l=5, r=5)
)
return fig_0, fig_1, fig_2
app.run_server(mode="inline")
'''・これは軌道計算機です。加速度を一定としているため、簡易的なものでありますが、お役に立てば幸いです。（データが少ない上、実際は海抜や湿度、風、空気抵抗による加速度の変化なども考慮しなければならないところ、等加速度運動とみなしているため、誤差があります。）
・Perは時間間隔(s)です。任意で変えられます。
・距離の単位は統一でfeetです。
・キャッチャー視点で後ろから前がyの正方向、左から右がxの正方向、下から上がzの正方向です。
・原点はホームプレート上の後方の角です。
・これを利用して、記事、論文等を一般に公開、発表する場合、X(Twitter)@empty8128まで連絡をお願いします。
・同様に不具合、間違い、質問なのがあれば連絡をお願いします。'''必要なプラグインはpipでダウンロードしてください。
pip install numpy
pip install plotly
pip install pybaseball
pip install jupyter-dash
pip install dash
pip install pandasもし、使いたいって方がいれば連絡をもらえると嬉しいです。
自己紹介
ここまで読んでいただきありがとうございました。。自分はかなりのMLB初心者で結構選手の名前がわからないことも多いのですが、優しく接してもらえるとありがたいです。なんかこんな記事を書く仕事とかしてみたいなと最近思っています。
フィリーズファンです。一応ドジャースも応援してます。
X
https://twitter.com/empty8128（結構言葉遣いが汚いです。すみません）
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