文件名称：codeball:数据驱动的足球比赛战术和视频分析
文件大小：20.17MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 00:17:29
Python
代码球：足球比赛的数据驱动战术和视频分析 为什么要打码球？ 尽管周围有几段代码/存储库提供了不同的工具和少量代码来对单个游戏进行战术分析，但它们并不存在集中的位置。 而且，完成的大多数分析通常都不与比赛的实际镜头链接或不容易与比赛的实际镜头链接。 Codeball的目标是通过以下方式改变这种状况： 为不同类型的数据驱动战术分析方法/工具构建*存储库。 可以轻松地将这些分析与不同格式的游戏视频链接起来。 你能做什么 您可以使用代码球进行的主要工作/开发类型是： 处理跟踪和事件数据 Codeball为事件和跟踪数据创建Pandas DataFrames的子类； 并为您提供方便的方法来处理数据。 使用或创建自己的战术模型（例如区域），以便例如执行game_dataset.events.into(Zones.OPPONENT_BOX) ，它将仅将带有事件的DataFrame返回到对手框中
【文件预览】：
codeball-master
----setup.py(1KB)
----.gitignore(91B)
----codeball()
--------__init__.py(137B)
--------tactical.py(2KB)
--------utils()
--------codeball_frames.py(6KB)
--------game_dataset.py(10KB)
--------tests()
--------visualizations.py(4KB)
--------patterns()
----requirements.txt(178B)
----pyproject.toml(141B)
----.pre-commit-config.yaml(208B)
----LICENSE(1KB)
----.github()
--------workflows()
----README.md(6KB)
----mkdocs.yml(995B)
----.flake8(118B)
----docs()
--------patterns.md(2KB)
--------media()
--------codeball-frames.md(3KB)
--------how-to-import-to-play.md(950B)
--------index.md(6KB)
--------game-dataset.md(1KB)
--------changelog.md(412B)
--------format-for-play.md(8KB)
--------examples()
--------visualizations.md(7KB)
--------metrica-play-api.md(2KB)
--------tactical.md(2KB)
--------CNAME(27B)