LaurieOnTracking 开源项目教程-优快云博客

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LaurieOnTracking 开源项目教程

LaurieOnTracking Laurie's code for Metrica tracking data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LaurieOnTracking

1. 项目的目录结构及介绍

LaurieOnTracking 项目的目录结构如下：

LaurieOnTracking/
├── EPV_grid.csv
├── LICENSE
├── Metrica_EPV.py
├── Metrica_IO.py
├── Metrica_PitchControl.py
├── Metrica_Velocities.py
├── Metrica_Viz.py
├── README.md
├── Tutorial1_GettingStarted.py
├── Tutorial2_DelvingDeeper.py
├── Tutorial3_PitchControl.py
└── Tutorial4_EPV.py

目录结构介绍

EPV_grid.csv: 存储预期控球价值（EPV）网格数据的CSV文件。
LICENSE: 项目的MIT许可证文件。
Metrica_EPV.py: 处理预期控球价值（EPV）的Python脚本。
Metrica_IO.py: 用于读取和处理Metrica数据的Python脚本。
Metrica_PitchControl.py: 用于计算球场控制模型的Python脚本。
Metrica_Velocities.py: 用于计算球员速度的Python脚本。
Metrica_Viz.py: 用于数据可视化的Python脚本。
README.md: 项目的介绍和使用说明。
Tutorial1_GettingStarted.py: 第一个教程，介绍如何开始使用Metrica数据。
Tutorial2_DelvingDeeper.py: 第二个教程，深入探讨如何使用追踪数据进行分析。
Tutorial3_PitchControl.py: 第三个教程，介绍如何构建自己的球场控制模型。
Tutorial4_EPV.py: 第四个教程，介绍如何使用预期控球价值（EPV）来评估球员的决策。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是各个教程文件，每个教程文件都对应一个特定的分析任务。以下是各个启动文件的简要介绍：

Tutorial1_GettingStarted.py: 该文件是项目的入门教程，介绍了如何读取和可视化Metrica的追踪数据。
Tutorial2_DelvingDeeper.py: 该文件进一步探讨了如何使用追踪数据进行更深入的分析，包括制作视频和计算球员速度。
Tutorial3_PitchControl.py: 该文件介绍了如何构建和使用球场控制模型，以评估球员的传球选择。
Tutorial4_EPV.py: 该文件介绍了如何使用预期控球价值（EPV）来评估球员的决策，并结合球场控制模型来识别最佳传球选项。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但用户在使用项目时需要设置数据路径。例如，在 Tutorial4_EPV.py 中，用户需要设置 DATADIR 变量来指定数据存储的路径：

DATADIR = '/PATH/TO/WHERE/YOU/SAVED/THE/SAMPLE/DATA'
game_id = 2  # 选择样本比赛2

用户需要根据自己保存数据的路径来修改 DATADIR 变量，以确保项目能够正确读取数据。

以上是 LaurieOnTracking 开源项目的教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。

LaurieOnTracking Laurie's code for Metrica tracking data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LaurieOnTracking

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考