Estadísticas y predicciones de Liga Nova KBM

Factores a Considerar

• Rendimiento Reciente: Observa cómo han estado jugando los equipos recientemente. Un equipo en racha positiva es más probable que gane su próximo partido.
• Historial Contra: Revisa el historial entre los equipos enfrentados. Algunos equipos tienen ventaja sobre otros cuando juegan como locales o visitantes.
• Incidencias Clave: Lesiones o suspensiones pueden afectar significativamente el desempeño de un equipo. Mantente informado sobre estas incidencias.

Tips para Apostar

• Diversifica tus Apuestas: No pongas todos tus recursos en una sola apuesta. Diversificar puede ayudarte a minimizar riesgos.
• Sigue las Cuotas: Las cuotas pueden variar antes y durante el partido. Mantente atento a cambios significativos que puedan indicar tendencias.
• Aprende del Pasado: Analiza resultados anteriores para identificar patrones que puedan repetirse.

Evolución de Estadísticas Clave

Analicemos algunas estadísticas clave que reflejan el rendimiento individual y colectivo en la liga:

• Puntos por Partido (PPP): Medida estándar para evaluar la capacidad anotadora. Los líderes en esta categoría son cruciales para el éxito del equipo.
• Rebotes Totales (TRB): Indicador del control físico del juego bajo los tableros. Equipos con buenos reboteadores tienden a tener ventaja en puntos extra.
• Pases Decisivos (AST): Refleja la habilidad para involucrar a otros jugadores en acciones ofensivas efectivas. Un alto número de asistencias suele correlacionarse con victorias.

Perspectivas desde Afuera: Consejos para Aficionados

• Sé Proactivo:davidfrazee/ephys_data_tools<|file_sep|>/ephys_data_tools/sorting/sorter.py import os import time import json import shutil import tempfile import subprocess import numpy as np from ephys_data_tools.utils import find_files_with_extension class Sorter(object): """ Base class for all sorters. Subclasses must define the following methods: * sort_files(file_list) * sort_file(file_path) """ def __init__(self): self._valid_sorters = set() # If any sorters are defined as subclasses of this class in this file, # they will be added to the list of valid sorters. for obj in vars(self.__class__).values(): if isinstance(obj, type) and issubclass(obj, Sorter) and obj is not Sorter: self._valid_sorters.add(obj().name()) self._cache_dir = os.path.join(tempfile.gettempdir(), 'ephys_sorting_cache') if not os.path.isdir(self._cache_dir): os.makedirs(self._cache_dir) self._cache_lock = None @staticmethod def available_sorters(): return [Sorter().name() for Sorter in Sorter.__subclasses__()] def name(self): raise NotImplementedError def description(self): raise NotImplementedError def version(self): raise NotImplementedError def get_cache_path(self): return os.path.join(self._cache_dir, '{}_{}'.format(self.name(), self.version())) def _get_cache_lock_path(self): return os.path.join(self.get_cache_path(), 'lock') def _write_cache_lock(self): if self._cache_lock is None: self._cache_lock = open(self._get_cache_lock_path(), 'w') self._cache_lock.write('locked') self._cache_lock.flush() def _delete_cache_lock(self): if self._cache_lock is not None: try: self._cache_lock.close() except IOError: pass try: os.remove(self._get_cache_lock_path()) except OSError: pass self._cache_lock = None def clear_cache(self): cache_path = self.get_cache_path() if os.path.isdir(cache_path): shutil.rmtree(cache_path) def _check_file_in_cache(self, file_hash, cache_dir=None, write_to_cache=True): if cache_dir is None: cache_dir = self.get_cache_path() # Create cache directory if it doesn't exist. if not os.path.isdir(cache_dir): os.makedirs(cache_dir) cache_file_name = '{}_{}.json'.format(file_hash[:8], file_hash[8:]) cache_file_path = os.path.join(cache_dir, cache_file_name) # If file is in cache then return True. if os.path.isfile(cache_file_path): with open(cache_file_path) as cache_file: cache_contents = json.load(cache_file) if cache_contents['file_hash'] == file_hash: return True else: print('File hash does not match that on disk.') print('File hash: {}'.format(file_hash)) print('Cached hash: {}'.format(cache_contents['file_hash'])) # TODO: Remove old cache files. return False # If file is not in cache then write it. elif write_to_cache: with open(cache_file_path + '.new', 'w') as new_cache_file: json.dump({'file_hash': file_hash}, new_cache_file) try: os.rename(cache_file_path + '.new', cache_file_path) except OSError: pass return False else: return False @staticmethod def _calculate_file_hash(file_name): hasher = hashlib.md5() with open(file_name) as f: buf = f.read(65536) while len(buf) > 0: hasher.update(buf) buf = f.read(65536) return hasher.hexdigest() @staticmethod def _run_subprocess(command): process = subprocess.Popen(command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout_str = '' stderr_str = '' while True: out_line = process.stdout.readline() err_line = process.stderr.readline() if out_line == '' and err_line == '' and process.poll() is not None: break if out_line != '': stdout_str += out_line.decode('utf-8') if err_line != '': stderr_str += err_line.decode('utf-8') process.wait() return stdout_str.rstrip(), stderr_str.rstrip() @staticmethod def _convert_spike_train(spike_train, start_frame=None, end_frame=None, dtype=np.int64): if start_frame is not None and end_frame is not None: spike_train -= start_frame spike_train[spike_train >= end_frame] -= end_frame spike_train[spike_train >= start_frame] -= start_frame spike_train[spike_train >= end_frame] -= end_frame spike_train[spike_train >= start_frame] -= start_frame spike_train[spike_train >= end_frame] -= end_frame spike_train[spike_train >= start_frame] -= start_frame spike_train[spike_train >= end_frame] -= end_frame spike_train[spike_train >= start_frame] -= start_frame spike_train[spike_train >= end_frame] -= end_frame spike_train[spike_train >= start_frame] -= start_frame spike_train[spike_train > np.iinfo(dtype).max - end_frame + start_frame] -= end_frame - start_frame + np.iinfo(dtype).max + np.iinfo(dtype).min + 1 elif start_frame is not None: spike_train -= start_frame spike_train[spike_train >= np.iinfo(dtype).max - start_frame + np.iinfo(dtype).min + 1] += np.iinfo(dtype).min + np.iinfo(dtype).max + 1 - start_frame * (start_frame > np.iinfo(dtype).min) spike_train += np.iinfo(dtype).min elif end_frame is not None: spike_train[spike_train >= end_frame] -= end_frame else: pass return spike_train.astype(dtype) @staticmethod def _get_clustering_metrics(cluster_ids, cluster_times): unique_cluster_ids = np.unique(cluster_ids) unique_cluster_ids.sort() cluster_metrics = [] for cluster_id in unique_cluster_ids: cluster_times_for_id = cluster_times[cluster_ids == cluster_id] cluster_metrics.append({ 'cluster_id': int(cluster_id), 'num_events': int(cluster_times_for_id.size), 'isi_violations': float(np.sum(np.diff(cluster_times_for_id) <= ISI_THRESHOLD)), 'nn_hit_rate': float(np.sum(np.diff(cluster_times_for_id) <= NN_HITS)) / float(cluster_times_for_id.size), 'nn_miss_rate': float(np.sum(np.diff(cluster_times_for_id) > NN_MISSES)) / float(cluster_times_for_id.size), }) return cluster_metrics class KilosortSorter(Sorter): NAME = 'kilosort' DESCRIPTION = 'Sorting algorithm implemented by Misha.' VERSION = '2' MAX_NUM_WORKERS=12 ISI_THRESHOLD=1e-3 #seconds NN_HITS=1e-6 #seconds NN_MISSES=10e-3 #seconds PARAMS_PATH=os.path.expanduser('~') + '/repos/ephys_data_tools/ephys_data_tools/sorting/kilosort_params.json' @classmethod def available(cls): return cls.NAME in cls.valid_sorters() @classmethod def valid_sorters(cls): return super(KilosortSorter, cls).available_sorters() @classmethod def name(cls): return cls.NAME @classmethod def description(cls): return cls.DESCRIPTION @classmethod def version(cls): return cls.VERSION