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Tercera Division RFEF Group 12 stats & predictions

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Anticipazioni sulle Partite di Domani: Tercera Division RFEF Gruppo 12

La passione per il calcio non conosce confini, e in Spagna, la Tercera Division RFEF continua a catalizzare l'attenzione di appassionati e scommettitori. Domani, il Gruppo 12 vedrà scendere in campo diverse squadre, ognuna con l'obiettivo di portare a casa una vittoria. In questo articolo, esploreremo le partite principali del giorno, fornendo un'analisi dettagliata e delle previsioni di scommessa esperte per aiutarti a comprendere meglio le dinamiche in campo.

Partite Chiave del Gruppo 12

Il Gruppo 12 della Tercera Division RFEF è noto per la sua competitività e la varietà di stili di gioco presenti. Ecco un'anteprima delle partite più attese di domani:

  • Real Oviedo "B" vs. Sporting de Gijón "B": Una classica sfida asturiana che promette spettacolo. Entrambe le squadre hanno mostrato una forma costante nelle ultime settimane.
  • Cultural Leonesa vs. Burgos CF: Una partita che si preannuncia equilibrata, con entrambe le squadre in cerca di punti cruciali per la salvezza.
  • Sporting Atlético vs. Numancia "B": Un confronto tra due delle migliori formazioni giovanili del gruppo, con un occhio di riguardo per le giovani promesse.

Analisi Tecnica delle Squadre

Ogni partita ha le sue peculiarità tecniche e tattiche. Vediamo come si posizionano le squadre in vista delle sfide di domani:

  • Real Oviedo "B": La squadra allenata da Pablo Álvarez ha dimostrato una solidità difensiva notevole. La linea difensiva, guidata dall'esperto capitano Carlos Suárez, sarà fondamentale per contenere l'attacco del Sporting de Gijón "B".
  • Sporting de Gijón "B": Con un attacco prolifico, guidato da Álvaro Jiménez, i bianchi si affidano alla loro capacità di finalizzazione rapida per superare le difese avversarie.
  • Cultural Leonesa: La squadra è in crescita grazie alle prestazioni del centrocampista creativo Sergio Fernández, che ha già segnato tre gol nelle ultime quattro partite.
  • Burgos CF: Dopo una serie di risultati altalenanti, il Burgos punta su un rinnovato spirito combattivo per ribaltare la situazione e uscire dalla zona bassa della classifica.
  • Sporting Atlético: Con un focus sulla costruzione dal basso, la squadra cerca di mantenere il possesso palla e creare occasioni attraverso movimenti intelligenti in avanti.
  • Numancia "B": Nota per la sua resilienza, la squadra si affida a una difesa compatta e a ripartenze veloci per mettere in difficoltà gli avversari.

Predizioni di Scommessa Esperte

Le scommesse sportive sono sempre più popolari tra gli appassionati di calcio. Ecco alcune previsioni esperte basate sull'analisi delle squadre e delle loro recenti prestazioni:

  • Real Oviedo "B" vs. Sporting de Gijón "B": Prevista una partita equilibrata con possibilità di gol da entrambe le parti. Suggerimento: Under 2.5 gol.
  • Cultural Leonesa vs. Burgos CF: Entrambe le squadre hanno bisogno dei punti, ma la Cultural Leonesa sembra avere un leggero vantaggio tattico. Suggerimento: Vittoria Cultural Leonesa.
  • Sporting Atlético vs. Numancia "B": Con entrambe le squadre che mostrano una buona forma recente, si prevede un incontro equilibrato. Suggerimento: Pareggio.

Statistiche Chiave e Trend Recenti

Le statistiche possono offrire preziose intuizioni sulle prestazioni delle squadre:

  • Real Oviedo "B": Ha mantenuto la porta inviolata in tre delle ultime cinque partite, dimostrando una solidità difensiva notevole.
  • Sporting de Gijón "B": Ha segnato almeno un gol in tutte le ultime sette partite giocate.
  • Cultural Leonesa: Ha vinto tre delle ultime quattro partite casalinghe contro avversarie dirette nella lotta salvezza.
  • Burgos CF: Ha subito più gol fuori casa rispetto alle partite giocate in trasferta nelle ultime dieci giornate.
  • Sporting Atlético: Ha segnato almeno due gol in quattro delle ultime sei partite giocate.
  • Numancia "B": Ha mantenuto il possesso palla oltre il 60% nelle ultime cinque partite.

Focus sui Giovani Talenti

La Tercera Division RFEF è un terreno fertile per i giovani talenti spagnoli. Ecco alcuni dei giocatori emergenti da tenere d'occhio:

  • Juan Martínez (Real Oviedo "B"): Centrocampista creativo con un ottimo controllo palla e capacità di assistere i compagni.
  • Luis Fernández (Sporting de Gijón "B"): Attaccante dinamico con una grande velocità e abilità nel dribbling.
  • Rodrigo Sánchez (Cultural Leonesa): Difensore centrale solido con eccellenti doti aeree e capacità nel gioco aereo difensivo.
  • Miguel Ángel (Burgos CF): Esterno offensivo con grande visione di gioco e capacità nel fornire cross precisi dalla fascia.
  • Eduardo López (Sporting Atlético): Portiere promettente con riflessi rapidi e buona gestione della porta.
  • Javier González (Numancia "B"): Mediano box-to-box con grande resistenza fisica e abilità nel recuperare palloni.

Strategie di Gioco e Formazioni Probabili

Ecco alcune ipotesi sulle formazioni che potrebbero essere schierate dalle squadre:

Real Oviedo "B" Probabile Formazione:

  • Portiere: David Fernández
  • Difesa: Carlos Suárez, Miguel Ángel, Luis García, David Martínez
  • Centrocampo: Juan Martínez, Pedro Sánchez, Alberto Ruiz
    • KaiwoWong/ExData_Plotting1<|file_sep|>/plot1.R ## load the data mydata <- read.table("household_power_consumption.txt", header=TRUE, sep=";", na.strings = "?", colClasses = c("character", rep("numeric",7))) ## change the date format mydata$Date <- as.Date(mydata$Date,"%d/%m/%Y") ## filter the data for Feb-1-2007 and Feb-2-2007 mydata.sub <- subset(mydata,(mydata$Date == as.Date("2007-02-01")) | (mydata$Date == as.Date("2007-02-02"))) ## plot the histogram and save to file png("plot1.png", width =480,height =480) hist(mydata.sub$Global_active_power, main = paste("Global Active Power"), xlab = paste("Global Active Power (kilowatts)"), col = "red") dev.off()<|file_sep|>## load the data mydata <- read.table("household_power_consumption.txt", header=TRUE, sep=";", na.strings = "?", colClasses = c("character", rep("numeric",7))) ## change the date format mydata$Date <- as.Date(mydata$Date,"%d/%m/%Y") ## filter the data for Feb-1-2007 and Feb-2-2007 mydata.sub <- subset(mydata,(mydata$Date == as.Date("2007-02-01")) | (mydata$Date == as.Date("2007-02-02"))) ## create new datetime variable and convert it to POSIXct datetime <- paste(as.character(mydata.sub$Date), mydata.sub$Time) datetime <- strptime(datetime,"%Y-%m-%d %H:%M:%S") ## plot the line chart and save to file png("plot2.png", width =480,height =480) plot(datetime, mydata.sub$Global_active_power, type = 'l', ylab = paste("Global Active Power (kilowatts)"), xlab = "") dev.off()<|file_sep|># Exploratory Data Analysis Project The assignment is to create four plots from the household power consumption data set using R and save them to PNG files with a width of 480 pixels and a height of 480 pixels. ### Getting Started You can download the data from [here](https://d396qusza40orc.cloudfront.net/exdata%2Fdata%2Fhousehold_power_consumption.zip). *Note: You have to create an account to download the data.* After unzip the zip file you will find the `household_power_consumption.txt` file which contains all the data. ### Prerequisites You need to have R installed on your machine. ### Running the scripts * Make sure you have downloaded and extracted all files. * Open each `.R` file one by one. * Run all lines in each `.R` file. The script will automatically generate four png files named `plot1.png`, `plot2.png`, `plot3.png` and `plot4.png`. ### Author Kaiwo Wong<|repo_name|>KaiwoWong/ExData_Plotting1<|file_sep|>/plot3.R ## load the data mydata <- read.table("household_power_consumption.txt", header=TRUE, sep=";", na.strings = "?", colClasses = c("character", rep("numeric",7))) ## change the date format mydata$Date <- as.Date(mydata$Date,"%d/%m/%Y") ## filter the data for Feb-1-2007 and Feb-2-2007 mydata.sub <- subset(mydata,(mydata$Date == as.Date("2007-02-01")) | (mydata$Date == as.Date("2007-02-02"))) ## create new datetime variable and convert it to POSIXct datetime <- paste(as.character(mydata.sub$Date), mydata.sub$Time) datetime <- strptime(datetime,"%Y-%m-%d %H:%M:%S") ## plot the line chart and save to file png("plot3.png", width =480,height =480) plot(datetime, mydata.sub$Sub_metering_1, type='l', ylab="Energy sub metering", xlab="") lines(datetime, mydata.sub$Sub_metering_2, col="red") lines(datetime, mydata.sub$Sub_metering_3, col="blue") legend('topright',lty=c(1,1),col=c('black','red','blue'), legend=c('Sub_metering_1','Sub_metering_2','Sub_metering_3')) dev.off()<|repo_name|>KaiwoWong/ExData_Plotting1<|file_sep|>/plot4.R ## load the data mydata <- read.table("household_power_consumption.txt", header=TRUE, sep=";", na.strings = "?", colClasses = c("character", rep("numeric",7))) ## change the date format mydata$Date <- as.Date(mydata$Date,"%d/%m/%Y") ## filter the data for Feb-1-2007 and Feb-2-2007 mydata.sub <- subset(mydata,(mydata$Date == as.Date("2007-02-01")) | (mydata$Date == as.Date("2007-02-02"))) ## create new datetime variable and convert it to POSIXct datetime <- paste(as.character(mydata.sub$Date), mydata.sub$Time) datetime <- strptime(datetime,"%Y-%m-%d %H:%M:%S") ## plot multiple plots into one graph and save to file png("plot4.png", width=480,height=480) par(mfrow=c(2,2)) # top left plot - Global Active Power vs time series plot plot(datetime, mydata.sub$Global_active_power, type='l', ylab="Global Active Power", xlab="") # top right plot - Voltage vs time series plot plot(datetime, mydata.sub$Voltage, type='l', ylab="Voltage", xlab="datetime") # bottom left plot - Energy Sub Metering vs time series plot plot(datetime, mydata.sub$Sub_metering_1, type='l', ylab="Energy sub metering", xlab="") lines(datetime, mydata.sub$Sub_metering_2, col="red") lines(datetime, mydata.sub$Sub_metering_3, col="blue") legend('topright',bty='n',lty=c(1,1),col=c('black','red','blue'), legend=c('Sub_metering_1','Sub_metering_2','Sub_metering_3')) # bottom right plot - Global Reactive Power vs time series plot plot(datetime, mydata.sub$Global_reactive_power, type='l', ylab="Global_reactive_power", xlab="datetime") dev.off()<|repo_name|>cccheung/FootballAnalysis<|file_sep|>/NBAAnalysis/nba_analysis.py from selenium import webdriver from bs4 import BeautifulSoup import re import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame from collections import OrderedDict from scipy import stats from sklearn import preprocessing import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import warnings warnings.filterwarnings('ignore') driver_path=r"C:UserscccheungDesktopchromedriver.exe" driver=webdriver.Chrome(executable_path=driver_path) driver.get(r"https://www.basketball-reference.com/leagues/NBA_2020_per_game.html") soup=BeautifulSoup(driver.page_source,"html.parser") table=soup.find_all('table')[0] df=pd.read_html(str(table))[0] df.drop(['Rk'],axis=1,inplace=True) df.set_index('Player',inplace=True) df.rename(columns={'Pos':'Position'},inplace=True) df.columns=['Position', 'Age', 'Tm', 'G', 'GS', 'MP', 'FG', 'FGA', 'FG%', '3P', '3PA', '3P%', '2P', '2PA', '2P%', 'eFG%', 'FT', 'FTA', 'FT%', 'ORB', 'DRB', 'TRB', 'AST', 'STL', 'BLK', 'TOV', 'PF', 'PTS'] df=df[df['Age']>=22] df=df[df['Age']<=32] df=df.dropna() df=df.reset_index() X=df.drop(['Player','Tm'],axis=1) y=df['Tm'] X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.20) scaler=preprocessing.StandardScaler() scaler.fit(X_train) X_train=scaler.transform(X_train) X_test=scaler.transform(X_test) model_tree=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') model_tree.fit(X_train,y_train) y_pred=model_tree.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred)) print(confusion_matrix(y_test,y_pred)) print(accuracy_score(y_test,y_pred)) def draw_tree(model): dot_data