姚明——历史还是没有突破!

在NBA季后赛中,火箭队采取保守策略对阵开拓者,试图在下半场发力。然而,第四节的犯规问题和小布鲁克斯的个人表现不佳导致局势逆转。文章分析了火箭队的战术选择及其后果。

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背靠悬崖、殊死一搏的开拓者将比分扳成2比3,比赛两天后回到休斯敦。同样回到休斯敦火箭队身上的,还有压力。现在,他们必须在休斯敦的主场结果对手,不能再有任何闪失——现在,轮到火箭殊死一搏了。
现实的说,当火箭和开拓者一起站在玫瑰花园球馆的地板上的时候,火箭不像无路可退、咬牙死战的开拓者那样坚决和果断、打出了惊人的强度和侵略性。火箭的策略,是避其锋芒,他们知道年轻的开拓者困兽犹斗,肯定从开场就拿出100%的努力,因此他们试图像一支经验更丰富的球队那样,先和对手软磨硬泡,然后争取后发制人。
从所有火箭上半场的表现上,都可以看到火箭的策略。第一,他们继续以姚明为牵制和佯攻点,试图让其他球员先打开,改变开拓者的防守;第二,姚明在整个第一节没有接球,甚至没有真正凶狠的要位——在前两场开拓者的主场比赛里,姚明都或多或少受到过犯规的困扰,因此姚明今天非常谨慎,他谨慎的阅读裁判的判罚尺度,避免过早犯规,把体能和犯规机会保留到下半场;第三,阿德尔曼在第一节还剩2分钟时提前让姚明下场休息,直到第二节还剩7分钟左右才让他重新上场,休息时间长达罕见的7分钟。所有这一切,都是在争取为下半场的持久战做准备。
你不能说火箭的策略错了。面对开拓者这样的青年近卫军,在客场先试图消耗对手,看看他们的强度能坚持多久,的确是合理的选择。事实上,打到第三节后半段,一度落后11分的火箭的确突然加强防守强度,连续抢断快攻,姚明也连连得手,火箭完成反超,一度领先开拓者4分。在这个过程当中,可以说火箭的策略初步展现了效果,已经让开拓者出现了心理变化,他们开始慌乱,失去进攻节奏,投篮命中率大减。这本是火箭最好的机会,一场在玫瑰花园的终结战看上去就近在眼前。
但就在这个时候,火箭自己打乱了,从第四节兰德里、洛里连续、迅速的犯规开始,让开拓者看到了冲击内线、博取罚球的机会,这让开拓者重新追平了比分。接着,小布鲁克斯像他在波特兰的前两战一样,试图把球队背在自己肩上——他根本看不见姚明,不断的攻击,但他前两战神奇的命中率,不会再回来了。他竟然全场出手20球,只命中6个,三分球8投1中,这就是我在上一场之后为什么说,小布一场比赛只投篮5次得5分,比他得20分对球队更有帮助的原因。当火箭的进攻陷入了混乱,这严重影响了他们的防守,罗伊挺身而出,终结了比赛。
我不知道布鲁克斯为什么还会这么打——在一场场的季后赛中,他应该不断的积累经验,更好的把握时机。也许唯一合理的解释是,火箭还有路可退,他们不像开拓者那样不再有任何犯错误的机会,所以小布想:好吧,今天我来试试手气吧。
从积极的方面去考虑,当火箭回到休斯敦,他们会从开场就展现出今天没有的强度和侵略性,争取从开局就掌握主动,尤其在防守上遏制阿尔德里奇和罗伊的发挥;裁判的判罚尺度和倾向也会变得不同,他们不会整场比赛只给火箭10次罚球;布鲁克斯也会不同,他应该回到第三战和第四战两个主场一共出手16次的布鲁克斯;在主场,对裁判更有底的姚明也会要位要得更凶。
我知道,第六战会充满压力,会让人觉得心惊胆战,但这轮系列赛的优势,依然在火箭一边。终结比赛,就在第六场

好的,对于这个任务,我们需要先获取姚明和奥尼尔的生涯数据。可以从NBA官网或者其他数据源中获取。这里我使用NBA官网的数据。 首先,我们需要加载相关的R包和数据集: ```R library(tidyverse) library(ggplot2) library(dplyr) library(tidyr) # 加载数据 yao <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/wangluheng2910/NBA/master/yao.csv") shaq <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/wangluheng2910/NBA/master/shaq.csv") ``` 接下来,我们可以查看一下数据的结构和摘要信息: ```R # 查看数据结构 str(yao) str(shaq) # 查看数据摘要信息 summary(yao) summary(shaq) ``` 然后,我们可以对数据进行一些简单的处理和计算,例如计算生涯得分、篮板、助攻等平均值: ```R # 计算生涯平均得分、篮板、助攻 yao_avg <- yao %>% select(pts, reb, ast) %>% summarise_all(mean) shaq_avg <- shaq %>% select(pts, reb, ast) %>% summarise_all(mean) ``` 接下来,我们可以使用ggplot2绘制生涯得分、篮板、助攻的折线图: ```R # 绘制折线图 yao_plot <- yao %>% gather(key = "variable", value = "value", pts:ast) %>% ggplot(aes(x = year, y = value, color = variable)) + geom_line() + ggtitle("姚明生涯数据") + xlab("年份") + ylab("数值") + theme_bw() shaq_plot <- shaq %>% gather(key = "variable", value = "value", pts:ast) %>% ggplot(aes(x = year, y = value, color = variable)) + geom_line() + ggtitle("奥尼尔生涯数据") + xlab("年份") + ylab("数值") + theme_bw() # 绘制多个图形 gridExtra::grid.arrange(yao_plot, shaq_plot, ncol = 2) ``` 最后,我们可以比较一下两位球星的生涯数据,例如得分、篮板、助攻等均值: ```R # 组合数据 compare <- rbind(yao_avg, shaq_avg) %>% mutate(player = c("姚明", "奥尼尔")) # 绘制条形图 compare_plot <- compare %>% gather(key = "variable", value = "value", pts:ast) %>% ggplot(aes(x = variable, y = value, fill = player)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + ggtitle("姚明与奥尼尔生涯数据对比") + xlab("指标") + ylab("平均值") + theme_bw() # 显示图形 compare_plot ``` 这样,我们就完成了姚明和奥尼尔生涯数据的分析。
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