Splatoon2の話(ガチエリアの勝率編) - たくさん寝太郎の寝床

こんにちは、たくさん寝太郎です。

今日は楽して稼ぐ方法を考えていたら夕方になっていました。

さて、昨日「毎日寝床を更新する」と言ったは良いものの何を書けば良いか思い付かなかったので最近よく遊んでるSplatoon2の話をしようと思います。

Splatoon2は任天堂が2017年7月21日に発売したNintendo Switch専用アクションシューティングゲームです。

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私はガチマッチというモードを頻繁に遊んでいるので、今回はガチマッチについて話します。

データで見るガチマッチ

splatoon2には公式でイカリング2という記録とかバトル履歴が見られる機能があるのですが、有志が開発したikaWidget2というアプリの方が色々解析しやすいです。

ikaWidget 2

Yu Kiuchi
ユーティリティ
無料

apps.apple.com

↓こんな感じで勝敗などのデータを視覚化してくれる
f:id:kaworu_mk6:20200509171438p:plain

このアプリはcsv形式でファイル出力してくれる機能があるので、それを用いてデータ解析することができます。

今回はガチエリアの勝率をグラフで分かりやすく視覚化してみました。

やりたいこと

N戦毎の勝率をプロットして視覚化する
グラフから何か読み取ってみる

データの準備

ikaWidgetからcsvファイルを保存し実行するプログラムと同じディレクトリ下に置きます。

プログラムの実行

以下のプログラムを実行します。
pandas.read_csvにて先ほど保存したファイルを指定して実行するとparsererrorというのが発生しました。(カラムサイズが一定でないことが原因らしい）
実際にcsvを見てみると稀にデータがずれてる行がありました。原因は分かりません。

色々試してみましたが、「一度excel, keynoteでファイルを開く→再びcsvとして書き出す」という方法で何とかなりました。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pandas.read_csv('保存したcsvファイルのpath')
gachi_df = df.query("gameModeKey==' gachi'")

area_df = gachi_df.query("gameRuleKey==' splat_zones'")

tl = 20
N = int(len(area_df)/tl)
area_rate = []

step = [tl*i for i in range(N)][::-1]

for i in step:
    area_rate.append(area_df["win"][i:i+tl].mean())

plt.plot(range(N), area_rate, label="area")

plt.hlines([0.5], 0, N, "red", linestyle='dashed')

plt.ylim(0,1)
plt.legend()
plt.show()