用Python抓取并分析了1982场英雄联盟数据，教你开局前预测游戏对局胜负！

英雄联盟想必大多数读者不会陌生，这是一款来自拳头，由腾讯代理的大型网络游戏，如今一进网吧，你就能发现一大片玩英雄联盟的人。在2017年中国战队无缘鸟巢的世界总决赛后，一大片人选择了弃游，只是终究没躲过“真香定理”，在2018年的中旬，又有大批战友又回到熟悉的召唤师峡谷战场，时至今日，英雄联盟已经不只仅是一款游戏，一个电竞项目了，它已经成为了咱们生活的快乐源泉了。

问君能有几多愁，辅助闪现抢人头；问君能有几多愁，卡牌千里送人头。问君能有几多愁，皇子开大关队友；清明时节雨纷纷,各类队友各类坑。别人笑我不买眼,我笑别人浪费钱；孤帆远影碧空尽,草丛惊现蛮易信 。相见时难别亦难，遇见赵信菊花残；我自横刀向天笑,剁人只需用三刀。苦练盲僧千百次, 盲目对战N 屡次；战输不下五十次, 砸得鼠标要出事；举杯邀明月,草丛遇盖伦。

鉴于如今喜欢英雄联盟的大佬如此之多，为了帮助你们尽快的拿到首胜，小编爬取并分析了1982余场LOL数据。很是神奇的是！在开局以前可以高几率的预测本局的胜负！让你提早作好心理准备。

假设

假设没有王者等大神代玩小号

假设没有代练

假设没有由于半途被媳妇抓到而挂机的行为

假设没有忽然掉网连不上去的行为

游戏对战数据获取

国服：腾讯游戏平台非官方API - http://www.games-cube.com/

 

 

外服：Riot开发者平台API- https://developer.riotgames.com/

 

链接数据库：

import numpy as np
import pymysql, random, json
def connect_db(database):
 try:
   conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='zandaoguang', db=database, charset='utf8')
   return conn
 except:
   print ('Exception: MySQL Connection')
   return None

 

分析和训练数据

利用神经网络（neural_network）、随机森林（random_forest）和支持向量机（support_vector）等若干智能算法进行训练和回归，最终进行比较效果。

下面为神经网络部分代码：

from __future__ import print_function
import numpy as np
#np.random.seed(1337)  # for reproducibility
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential, load_model
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras import backend as K
from keras.optimizers import SGD, Adam, RMSprop
import gzip
import sys
from six.moves import cPickle
from fetcher import *
batch_size = 256
nb_classes = 2
nb_epoch = 100
champion_dict = fetch_champion_dict("champion136.json")
champion_num = len(champion_dict)
X_train = X_train.astype('int8')
X_test = X_test.astype('int8')
print('X_train shape:', X_train.shape)
print(X_train.shape[0], 'train samples')
print(X_test.shape[0], 'test samples')
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)
model = Sequential()
model.add(Dense(1500, input_dim = champion_num, init='uniform'))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.add(Dense(2))
model.add(Activation('softmax'))
model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
             optimizer=RMSprop(),
             metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train, Y_train,
                   batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch,
                   verbose=1, validation_data=(X_test, Y_test))
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
print('Test score:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
 

 

随机森林代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.externals import joblib
from fetcher import *
champion_dict = fetch_champion_dict("champion136.json")
champion_num = len(champion_dict)
X_train, y_train, X_test, y_test = fetch_one_side_riot('12', 'MATCHED_GAME', 'KING_PORO', 'KINGPORO', ('1492660800000', '1493740800000'), champion_dict)
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=500, n_jobs=2)
clf.fit(X_train, y_train)
train_score = clf.score(X_train, y_train)
print ("Train Score = "+str(train_score))
test_score = clf.score(X_test, y_test)
print ("Test Score = "+str(test_score))
 

 

支持向量机代码：

from sklearn.externals import joblib
from sklearn import svm
from fetcher import *
champion_dict = fetch_champion_dict("champion136.json")
champion_num = len(champion_dict)
X_train, y_train, X_test, y_test = fetch_one_side_riot('12', 'MATCHED_GAME', 'ARAM_UNRANKED_5x5', 'ARAM', ('1492660800000', '1493740800000'), champion_dict)
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
train_score = clf.score(X_train, y_train)
print ("Train Score = "+str(train_score))
test_score = clf.score(X_test, y_test)
print ("Test Score = "+str(test_score))

 

 

游戏对打败负预测

根据双方英雄阵容，预测获胜方的准确率（%）

PS:因为阿广近期没有玩英雄联盟，因此分析的数据为2017年的游戏数据。

 

 

只根据本方英雄阵容，预测本方可否获胜的准确率（%）

 

 

指望研究的问题

• LOL中游戏胜利是否与能性别有关？
• LOL的胜率是否和天天的时间段有关系？
• 在女友阻止本身玩游戏的状况下，LOL的胜率降低多少？如何解决？

 

注：因为数据量过小，之后能收集到更多的数据，是但愿能够对上面以及更多的方向进行研究。

结论

• LOL取得最后胜利的三个重要因素为：团队阵容、团队水平，配合默契度。
• 合理的分配BUFF也是游戏胜利的必要因素。
• 打游戏的心态也是游戏胜利一个不可或缺的条件。

 

结语：

虽然咱们经过机器学习算法能够预测这把的输赢，可是这毕竟不是咱们最后的结果。玩英雄联盟和爱情相似，明明知道是咱们不可能，却坚持去追求，这正是爱的美丽。也许没有什么结果，可那过程自己的美丽便足够用一辈子去品味。

游戏原本的用意是给你们放松心情，释放压力的（职业选手就不一样了）。因此咱们必定要把握好时间，对于沉迷游戏这种的就大可没必要了，好的游戏应该是带给咱们快乐，假如每天沉迷游戏，堕落不已，那就落入了错误的深渊了。固然好的方面也不是没有，看厂长、UZI这些选手就是好的表明啊！以上就是本文的所有内容，喜欢的小伙伴点个赞呗！

写在最后：

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