Giriş

Şut haritası, bir futbol takımının veya oyuncunun maç sırasında gerçekleştirdiği şutların sahada nereden yapıldığını ve nasıl sonuçlandığını görsel olarak temsil eden bir görselleştirmedir. Şut haritası, futbol analizi için önemli bir araçtır çünkü bir takımın veya oyuncunun hücum performansını, şutların etkinliğini ve gol atma becerisini değerlendirmeye yardımcı olur.

Kullanılacak Kütüphaneler

import pandas as pd
from mplsoccer import Pitch, Sbopen
import matplotlib.pyplot as plt

Maçlar

StatsBomb’dan (Sbopen) çekilecek maçların ID’leri şöyledir:

Türkiye - Gürcistan: 3938639
Türkiye - Portekiz: 3930174
Çekya - Türkiye: 3930184
Avusturya - Türkiye: 3941022
Hollanda - Türkiye: 3942382

Maçlara ait ID’leri öğrenmek için StatsBomb Verilerine Erişim: Euro 2024 Örneği başlıklı yazıyı inceleyebilirsiniz.

Şut Tipleri

Off T (Off Target): Hedefin dışına atılan bir şuttur.
Blocked: Savunma oyuncuları tarafından engellenen bir şuttur.
Post: Direğe veya üst direğe çarpan bir şuttur.
Saved: Kaleci tarafından kurtarılan bir şuttur.
Goal: Gol olan bir şuttur.
Wayward: Belirgin bir şekilde hedefin dışına atılan bir şuttur.
Saved to Post: Kaleci tarafından kurtarıldıktan sonra direğe çarpan bir şuttur.

Şut Haritasının Oluşturulması

Veri Çerçevesinin İçeriği

df veri çerçevesindeki type_name kolonundan Shot’ı filtreleyeceğiz. Ardından outcome_name kolonundan ilerleyeceğiz ve team_name Türkiye olacak.

Verilerin Çekilmesi

team = 'Turkey'
matches = [3938639, 3930174, 3930184, 3941022, 3942382]
dfs = []

for match in matches:
    parser = Sbopen()
    df, related, freeze, tactics = parser.event(match)
    shots = df[(df['type_name'] == 'Shot') & (df['team_name'] == team)].set_index('id')
    dfs.append(shots)

combined_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

shot_types = list(combined_df['outcome_name'].unique())

Şut Sonuçlarının Dağılımı

plt.figure(figsize=(10, 6))
shot_type_counts = combined_df['outcome_name'].value_counts().sort_values()
shot_type_counts.plot(kind='barh', color='skyblue')
plt.xlabel('Number of Shots')
plt.ylabel('Shot Outcome')
plt.title(f'Shot Outcomes by {team} in Euro 2024')
plt.show()

Şut Haritası

shot_types = {
    'Off T': 'o',
    'Blocked': '<',
    'Post': '^',
    'Saved': 'D',
    'Goal': '*',
    'Wayward': 'v',
    'Saved to Post': '>',
}

pitch_length_x = 120
pitch_width_y = 80
pitch = Pitch(pitch_type='custom', pitch_length=pitch_length_x, pitch_width=pitch_width_y, line_color='black')
fig, ax = pitch.draw(figsize=(10, 7))

colors = plt.cm.tab10.colors[:len(shot_types)]

for shot_type, marker in shot_types.items():
    subset = combined_df[combined_df['outcome_name'] == shot_type]
    color = 'red' if shot_type == 'Goal' else colors[list(shot_types.keys()).index(shot_type)]
    for i, shot in subset.iterrows():
        x = shot['x']
        y = shot['y']
        if shot_type == 'Goal':
            ax.plot(x, y, marker, color=color, markersize=10, label=shot_type)
            plt.text(x + 1, y - 2, shot['player_name'].split()[-1])
        else:
            ax.plot(x, y, marker, color=color, markersize=7, alpha=.3)

legend_handles = []
for shot_type, marker in shot_types.items():
    color = 'red' if shot_type == 'Goal' else colors[list(shot_types.keys()).index(shot_type)]
    legend_handles.append(plt.Line2D([0], [0], linestyle='none', marker=marker, markersize=10, color=color, alpha=0.3, label=shot_type))

ax.legend(
    handles=legend_handles,
    loc='upper center',
    fontsize='medium',
    title='',
    ncol=len(shot_types),
    bbox_to_anchor=(0.5, -0.03)
)

fig.suptitle(f"{team}'s Euro 2024 Shot Map", fontsize=20)
fig.set_size_inches(10, 7)
plt.show()

Kodun kilit yerlerine bakalım.

Pitch sınıfını kullanarak siyah çizgili bir futbol sahası (pitch) oluşturduk ve fig, ax değişkenleri aracılığıyla sahanın çizildiği figür ve eksenleri elde ettik. figsize parametresiyle figürün boyutlarını belirledik (10x7 inç).

pitch_length_x ve pitch_width_y değişkenleri ile futbol sahasının uzunluğunu ve genişliğini ayarladık. Bu değerler saha üzerinde şutların yerleştirilmesinde kullanılan koordinat sınırlarını belirliyor.

Her şut için x ve y koordinatlarını aldık.

Gelecek içeriklerde görüşmek dileğiyle.