Data Jungler

最近Pokemon Go在全球掀起一股熱潮，世界各地的訓練員，來自不同年齡，香港從以前全民皆股，全民皆炒，變成全民通街走；由之前的雨傘XX遍地開花，變成遍地開櫻花，這遊戲無疑能短時間改變了我們日常生活習慣，是好是壞，那就要看看玩家自己本身了。筆者個人也十分熱愛寵物小精靈，GBA遊戲：舊版，金銀，紅藍寶石通通玩過，Pokemon Go的出現不但讓自己找回童年的回憶，更成為下班後的減壓良物。 小時候的畫功真的有點不堪入目（囧） 當然在娛樂的時候，我也不忘做一點分析的工作，本文並不是分享Pokemon Go的攻略，如果想知道關於pokemon go的攻略，不妨瀏覽我朋友 小影 寫下的 攻略 ，既實用亦具參考價值。而我研究的Scope會更大，除了pokemon go的精靈，更會研究所有手提遊戲機(GBA, 3ds)版本的精靈。 近日，我發現了一個網站免費提供API (https://pokeapi.co/)，能夠從中獲得小精靈們的數據，由最舊的黃版至X-Y版也包含在內，由於Request的次數是有上限的，所以我把獲取下來的數據先放在MongoDB，也即是NoSQL的資料庫，需要時從資料庫拿出來就好了。之後的資料整合及分析會交給Python中的Pandas, Scikit-learn的package來處理。 手提遊戲機版本（以下統稱為GAMEBOY版本）的精靈至X-Y新世代，一共有750隻精靈 寶可夢 （不要問我為何要刪掉寶可夢），基本屬性已有18種，加上有些精靈是擁有兩種屬性，屬性的組合實在多不勝數，另外，精靈的 基礎能力 也分為6個維度：血量 (HP)，速度 (speed)，攻擊力 (attack)，特攻力 (special_attack)，防禦力 (defensive)，特防力 (special_defensive)。為了顯示每一只精靈的能力，我plot了一幅簡潔易明的圖表： 如果我們有3-dimension的資料，當然可以用3D圖來顯示，可是換着更高維度的呢？用4D, 5D圖？開玩笑的，其實有一個實用的方法：先利用Principal Componets Analysis (PCA) 是把6個dimension降成2個dimension，再用平面圖表示每一點，大家不用理會X, Y-axis的意思，可以了解點與...