Jリーグの勝ち点をpylabでプロットしてみたら無駄に美しかった件。

あまりにJ2が大混戦なので勝ち点プロットしてみたくなった。２０１１年８月２８日付けです。

J1は上位グループ、中位グループ、降格圏グループが綺麗に分かれている。中位グループの降格圏へ近寄りたくないという必死さがみえるようでなかなか美しい分布。

J2はカオス。上位グループが今節負けまくったので、中位に吸収され勝ち点差０から２くらいのなだらかな降下が１９位まで続く。２連勝、２連敗くらいで順位がごぼう抜き抜かれが起きそうだ。いやいや誇らしい札幌が下位に負けるのはお約束なので、あまり驚かないが、愛媛が２度追いついたのはちょっと感動した。富山はどうやって勝ったのだろう。おかげで札幌があまり離されなかった。つーか５位は札幌にはあまりに高すぎで居心地悪い。

ちなみにpylabではnumpyがnpとしてもロードされているのでhist(np.diff(j2))とすると勝ち点差の分布も簡単にプロットできる。pylabのネームスペースは適度に分離されていてmlabよりもすきだ。(pylabもnpがトップにも来てるんだったのをわすれてた。つまりhist(diff(j2))でも同じだ。)実際にプロットしてみるとJ2は勝ち点差３以上が３つあるだけであとはそれ以下。一番多いのは差が０から１のグループだ。横浜も鳥栖も大分も上げてきて、愛媛、湘南あたりも自力があるし、J2はさらに団子になって行きそうな感じ。J2は年々レベルがあがっていて、札幌が油断できそうなのはホームフクアリでの千葉くらいしかないはずなのに今年は完敗した。心が折れそうになった。でも倍返しで復活した。いいスタなので来年もフクアリ行きたいので千葉さん、来年もぜひJ2で切磋琢磨をお願いします。

pylabはPythonのmatplotlibにあるパッケージです。ウィンドウズでOctaveよりも快適なMatlabライクな環境を無料で構築できます。以下コード。

from pylab import *

j1 = [50,49,47,47,38,36,35,33,32,31,30,29,28,28,28,21,17,12]

j2 = [41,41,41,39,37,36,35,32,31,30,29,29,29,28,26,26,23,22,21,11]

plot(range(1,19),j1,'bo-')
plot(range(1,21),j2,'go-')
legend(('J1','J2'))
axis((0,21,0,55))
title('J league point distribution on Aug 28 2011')

figure()
subplot(211)
hist(np.diff(j1))
subplot(212)
hist(np.diff(j2),color='g')