漫威 DC 宇宙英雄综合实力排名,这人秒杀灭霸

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漫威 DC 宇宙英雄综合实力排名,这人秒杀灭霸

2024-05-14 02:10| 来源: 网络整理| 查看: 265

可以看到他的智力和能量值是满分,很贴合电影中 Tony Stark 演的钢铁侠形象。而速度和格斗技巧不过刚及格,可电影中给我们看到的钢铁侠上天入地速度杠杠的,打斗也很强。唯一的解释就是,电影作了美化。

在权威漫画人物网站:superherodb上,给每位角色都标出了能力值。孰强孰弱一对比就一目了然。

不只是上面这些热门角色,该网站拥有包括漫威 、DC 在内的上百家漫画公司的数千位漫画角色详细信息,可以说是非常强大。

当然,一个个去对比很麻烦而且很难发现深层次关系,这时候就需要 Python 出场了。

首先需要获取这些数据,怎么获取呢?当然是爬虫。鉴于以前爬过类似的网站,这里就不爬了感兴趣可以自行尝试。

还有一种更为取巧的方法就是找现成的 API 接口然后调用即可。网上找了一圈,最终找到了 superheroapi 这个网站。

该网站上提供了 700 多位角色的详细信息,数量虽不多但也够用。

数据采集

下面我们用 Python 先获取网站全部 700 多位角色信息然后保存到本地数据库。

代码见文末,几分钟就可以下载好结果如下:

简单的清洗处理后就可以着手分析。

可视化分析

先看漫威复联系列。说起复联最重要的人物自然是六位初代英雄。

初代六人组实力对比

凭电影中的印象对这六人的实力排序的话,你会怎么排?

按图上从左到右的顺序来看看六人的实际实力。

雷神

通过雷达图可以看到雷神很全面,多项数据都是满分,几乎没有弱点,然而智力这块儿只有中等水平。如果你看过雷神系列就会知道他的智商的确很捉急。

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黑寡妇

寡姐身为六人组里唯一的女性,不会飞也没有什么道具,最拿手的就是肉搏,《钢铁侠2》首次出场表现就奠定了她的风格。

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放gif。

鹰眼

箭筒里永远射不完箭的鹰眼在《雷神1》中首次亮相,实力差不多是最弱的,感觉《复联1》中演反派更厉害。

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绿巨人

终于出现个和雷神实力匹配的对手,三项能力满分,格斗技和速度中等,浩克的确格斗能力没那么强,在《复联3》开头分分钟被灭霸给收拾了。智商比雷神高,毕竟是拥有 7 个博士头衔的人。

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美国队长

整个系列一共说了三次「I can do this all day.」 的美队给人最大的错觉就是:和谁都能五五开,然而毕竟肉身,实际没有那么强。

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钢铁侠

最后是最帅气最聪明的托尼了,感觉没有电影中想的那么强大,主要他演得好印象分高。

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来个汇总看得更清楚,初代六人组孰强孰弱这下有答案了吧?

十位重要英雄实力

除了六位初代英雄,陆陆续续还出现了很多其他英雄,挑选十位露脸最多的来看看。

洛基

有「锤」必有「基」,虽然电影中洛基饰演的是反派,但其实不坏,跟雷神相爱相杀带来不少笑料,所以重要人物中必须「Loki」的名字。

惊奇队长

很多人都说惊奇队长应该是《复联》中最牛逼的人,在《复联4》打了个酱油。战斗力的确很惊人,但 DC 中还有一个比她还厉害的男性「惊奇队长」,一会儿说。

绯红女巫

不得不说绯红女巫是又美又能打,差点把灭霸撕了。我不会告诉你他们俩早在另外一部电影《老男孩》里也上演了一出别样「大战」。

幻视

《复联2》中诞生就拥有心灵宝石的幻视着实牛逼,把奥创打得满地找牙,但到了后面怎么就沦落到被保护的境地了。

奇异博士

卷福饰演的奇异博士还是很牛逼,有时间宝石、有斗篷还有酷炫的阿戈摩托之眼。《复联4》最后对着托尼竖起了一根手指,大概是说:「福尔摩斯,只能有一个。」

蚁人 & 蜘蛛侠

蚁人和蜘蛛侠差不多,飞来飞去。蚁人是复联少数几个绝顶聪明的人,可以说《复联4》能够逆转,蚁人功劳很大。蜘蛛侠实力均衡,早在《钢铁侠》系列中就出场了,虽然身为托尼的小跟班,但漫画中蜘蛛侠是漫威最大的 IP。

黑豹 & 冬兵

要问谁比钢铁侠还有钱,那必然是「振金王国」瓦坎达的国王黑豹了。在去年的独立电影中大放异彩,复联中到没有太多施展拳脚的机会。

要论复联有哪几对相爱相杀组合,除了雷神和洛基,就是美队和冬兵了,《美队1》中还是挺感人的。

星爵

最后隆重出场的是星爵,也是我本人最喜欢的复联英雄。《银河护卫队1》打养父,《银河护卫队2》打生父,《复联34》打岳父,他才是最牛逼的「灭爸」。现实中的岳父是位了不得的人物:施瓦辛格。

虽然综合实力不怎么样但银河系尬舞天团的能力不是吹的。

来听听这首星伴随着 Walkman 尬舞的歌。

以上就介绍了十位重要英雄。

去掉四位稍弱人物,来对比下六人组综合实力。

惊队除了智商稍微弱点,其他基本无敌,这点和雷神很像,二者综合实力也差不多,可以说是新老成员中最厉害的了。

灭霸

正派说完轮到大 BOSS 灭霸出场了。

看到灭霸就会想起电影中被他那宝石手套支配的恐惧,五一终于理解灭霸的初心了。而灭霸真实的实力如何呢,来看看他和雷神、惊奇队长三人对比。

可以看到灭霸的优缺点非常明显,优点是和托尼一样绝顶聪明,缺点就是速度慢,难怪电影中要靠宝石跑到地球来。综合来看,三者单挑的话基本五五开,灭霸戴上手套的话就另算了。

漫威和 DC 英雄比

作为两大漫画巨头,漫威和 DC 一直在明争暗斗,早些年 DC 要比漫威混得好,漫威这十几年才起来。两大公司手上都握有大量漫画角色,对比一下这两家当家英雄应该会很有意思。

DC 比较熟知的就是超人了,这里来拿雷神和超人对比下看看。可以看到超人近乎完美,比雷神聪明速度也更快,除了格斗稍弱雷神,总体来说是碾压雷神的。

DC 其他英雄又如何呢,把 700 多位英雄六项能力值汇总得到综合实力,然后取前十名来看看。

标红色的是 DC 家的 浅灰色是其他公司的 深黑色的是漫威家的

完全没有想到,综合实力最强的 10 位竟然有 8 位都来自 DC,漫威完全被碾压,唯一登榜的是超越者(Beyonder),雷神都上不了榜。

然而问题来了,拥有如此众多实力超强的英雄,DC 近些年为什么风头全被漫威压住了?

榜单上排名第一得到了 600 满分无敌了,来揭晓下 TA 是谁。

就是这位 Man of Miracles,别名 Mother of Existence 宇宙的创造者,上帝是他儿子。

其他有意思的

最高的人

很多漫威英雄五大三粗,就来扒一扒哪些角色最高。排第一的是 「Ymir」超过 300 米,他是冰霜巨人的祖先,即洛基的祖先。范迪塞尔配音的 Groot 在银护中非常高,也仅能排第 10。

最壮的人

复联中浩克、灭霸都很壮,可在诸多大神面前就是小巫见大巫了。排第一的就是熟悉的哥斯拉,重达九万吨,不得不说日本人脑洞真大。第二的金刚也有九千吨。

以上就是对宇宙英雄的一些简单分析,感兴趣的话可以自己试试。数据采集部分的代码如下:

1# -*- coding: utf-8 -*-

2"""

3Created on Mon May 5 12:57:10 2019

4@author: 高级农民工

5"""

6import requests

7import pandas as pd

8import re

9from requests.exceptions import RequestException

10import time

11from multiprocessing import Process, Pool

12import pymongo

13import os

14

15# https://superheroapi.com/,facebook 登陆即可自动获取token

16token = '输入你的token' # 如果获取不到,可以微信找我提供给你

17

18def getapi(i):

19 url = 'https://superheroapi.com/api/%s/%s' % (token, i)

20 data = requests.get(url).json()

21 return data

22

23def parseapi(item):

24 lst = {

25 'id': item['id'],

26 'name': item['name'],

27 # 提取人物战斗力值

28 'intelligence': item['powerstats']['intelligence'],

29 'strength': item['powerstats']['strength'],

30 'speed': item['powerstats']['speed'],

31 'durability': item['powerstats']['durability'],

32 'power': item['powerstats']['power'],

33 'combat': item['powerstats']['combat'],

34 # 提取人物特征

35 'gender': item['appearance']['gender'],

36 'race': item['appearance']['race'],

37 'height': item['appearance']['height'][1], # 取cm

38 'weight': item['appearance']['weight'][1], # 取kg

39 # 提取人物头像url

40 'image': item['image']['url'],

41 'publisher': item['biography']['publisher'], # 出版方 Marvel/DC

42 'alignment': item['biography']['alignment'] # 正派/反派

43 }

44

45 # 写入csv

46 write_csv(lst)

47

48 # 或者写入MongoDB

49 # write_mongodb(lst)

50

51 # # 下载图片拼图片墙

52 image = item['image']['url']

53 save(image)

54

55def write_mongodb(lst):

56 client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)

57 db = client.marvel

58 mongo_collection = db.marvel_stats

59

60 if mongo_collection.update_one(lst, {'$set': lst}, upsert=True):

61 pass

62 else:

63 print('存储失败')

64 print('id:%s 存储完成' % lst['id'])

65

66def write_csv(lst):

67 content = pd.DataFrame([lst])

68 content.to_csv('./marvel.csv', mode='a', encoding='utf_8_sig',

69 index=False, header=None)

70

71def save(image):

72 # 获取头像编号

73 num = re.search('https:.*\/(.*?).jpg', image).group(1)

74 dir = os.getcwd() + '\\marvel\\'

75 if not os.path.exists(dir):

76 os.mkdir(dir)

77 file_path = '{0}\\{1}.{2}'.format(dir, num, 'jpg')

78 try:

79 response = requests.get(image)

80 if response.status_code == 200:

81 with open(file_path, 'wb') as f:

82 f.write(response.content)

83 print('编号:%s下载完成' % num)

84 except exceptions:

85 pass

86

87def main(i):

88 data = getapi(i)

89 parseapi(data)

90

91if __name__ == '__main__':

92 start = time.time()

93 pool = Pool()

94 for i in range(1, 732):

95 # 多进程

96 pool.apply_async(main, args=[i, ])

97 pool.close()

98 pool.join()

99 end = time.time()

100 print('总共用时{}s'.format((end - start)))

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