La Competizione Lancashire FA Challenge Trophy: Pronostici per le Partite di Domani
La Lancashire FA Challenge Trophy è una competizione ampiamente seguita in Inghilterra, che vede partecipare squadre di tutto il Lancashire. Quest'anno, l'attenzione si concentra sui match di domani, che promettono di essere avvincenti e pieni di sorprese. Scopriamo insieme quali sono le partite in programma e quali sono i pronostici degli esperti per le scommesse. Prepariamoci a vivere un'altra giornata emozionante di calcio!
Programma delle Partite di Domani
Domani sera, i campi del Lancashire ospiteranno diverse partite cruciali della FA Challenge Trophy. Ecco il programma dettagliato:
- 19:00 - Bolton Wanderers vs. Burnley FC
- 19:00 - Blackburn Rovers vs. Preston North End
- 19:00 - Blackpool FC vs. Fleetwood Town
- 19:00 - Accrington Stanley vs. Morecambe FC
Pronostici per Bolton Wanderers vs. Burnley FC
I Bolton Wanderers e il Burnley FC si affrontano in una partita che promette spettacolo e gol. Entrambe le squadre hanno dimostrato una grande forma nelle ultime settimane, rendendo questa sfida imprevedibile.
Analisi delle Squadre:
Bolton Wanderers: La squadra ha mostrato un'ottima organizzazione difensiva e una capacità offensiva crescente grazie ai gol del loro attaccante principale, che ha segnato in tre delle ultime quattro partite.
Burnley FC: Il Burnley ha dimostrato una grande solidità difensiva ma ha avuto difficoltà a finalizzare le occasioni create. Tuttavia, la loro capacità di mantenere la porta inviolata potrebbe essere decisiva in questa partita.
Pronostico delle Scommesse:
- Vittoria Bolton Wanderers: La quota è attualmente fissata a 2.75, riflettendo un leggero vantaggio per i padroni di casa.
- X (Pareggio): La quota è 3.10, suggerendo che molti esperti credono in una partita equilibrata.
- Vittoria Burnley FC: La quota è 2.95, indicando che il Burnley è considerato un avversario formidabile.
Suggerimenti per le Scommesse:
I nostri esperti consigliano di puntare su un pareggio a fine primo tempo (X) con una quota di 2.50, data la probabilità che entrambe le squadre cerchino di evitare rischi fino al riposo.
Pronostici per Blackburn Rovers vs. Preston North End
Una sfida tra due delle squadre più tradizionali del Lancashire, i Blackburn Rovers e il Preston North End si affrontano in una partita che promette emozioni forti.
Analisi delle Squadre:
Blackburn Rovers: I Rovers hanno mostrato un'ottima tenacia nelle ultime uscite, con una difesa solida e un attacco che ha segnato in tutte le ultime cinque partite.
Preston North End: Il Preston ha fatto registrare alcune vittorie importanti grazie alla sua velocità e alla capacità di colpire in contropiede, rendendoli pericolosi in ogni momento della gara.
Pronostico delle Scommesse:
- Vittoria Blackburn Rovers: La quota è attualmente a 2.40, riflettendo la fiducia negli Rovers per questa sfida casalinga.
- X (Pareggio): La quota è a 3.25, indicando un'incertezza sulla possibilità di una vittoria netta da parte di una delle due squadre.
- Vittoria Preston North End: La quota è a 3.00, suggerendo che il Preston potrebbe ribaltare l'esito se riuscirà ad approfittare degli spazi lasciati dagli avversari.
Suggerimenti per le Scommesse:
I nostri esperti suggeriscono di puntare sul totale superiore a 2.5 gol (Over), con una quota di 1.90, considerando la tendenza offensiva delle due squadre nelle recenti partite.
Pronostici per Blackpool FC vs. Fleetwood Town
In uno scontro tra due squadre con ambizioni elevate nella competizione, Blackpool FC e Fleetwood Town si affrontano in una partita che promette molte azioni e gol.
Analisi delle Squadre:
Blackpool FC: I Tangerine Tigers hanno mostrato grande solidità difensiva ma hanno faticato ad essere incisivi in attacco nelle ultime partite.
Fleetwood Town: Il Fleetwood ha dimostrato grande spirito d'attacco, con un attaccante principale in forma smagliante che ha segnato cinque gol nelle ultime quattro partite.
Pronostico delle Scommesse:
- Vittoria Blackpool FC: La quota è a 2.60, riflettendo un leggero vantaggio per i padroni di casa grazie al fattore campo.
- X (Pareggio): La quota è a 3.20, suggerendo che molti esperti ritengono probabile un pareggio nel risultato finale.
- Vittoria Fleetwood Town: La quota è a 2.80, indicando che il Fleetwood potrebbe avere la meglio grazie alla sua forma offensiva attuale.
Suggerimenti per le Scommesse:
I nostri esperti raccomandano di puntare su entrambe le squadre a segno (BTTS) con una quota di 1.75, data la tendenza delle due formazioni ad andare spesso in rete nelle loro sfide recenti.
Pronostici per Accrington Stanley vs. Morecambe FC
In questa partita tra due squadre che stanno cercando di migliorare la loro posizione nella classifica della competizione, Accrington Stanley e Morecambe FC si affrontano in uno scontro diretto molto sentito dai tifosi locali.
Analisi delle Squadre:
<|repo_name|>joshua-rieger/physics-education-research<|file_sep|>/SAPPHIRE/correlation.py
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
def pearsonr(x,y):
# Takes two vectors and returns the pearson r correlation coefficient.
# The returned value is between -1 and +1 inclusive.
# Values closer to +1 mean there is a strong positive linear relationship between the variables.
# Values closer to -1 mean there is a strong negative linear relationship between the variables.
# Values close to zero mean there is no linear relationship between the variables.
return stats.stats.pearsonr(x,y)[0]
def spearmanr(x,y):
# Takes two vectors and returns the spearman rank correlation coefficient.
# The returned value is between -1 and +1 inclusive.
# Values closer to +1 mean there is a strong positive monotonic relationship between the variables.
# Values closer to -1 mean there is a strong negative monotonic relationship between the variables.
# Values close to zero mean there is no monotonic relationship between the variables.
return stats.stats.spearmanr(x,y)[0]
def kendalltau(x,y):
# Takes two vectors and returns the kendall tau rank correlation coefficient.
# The returned value is between -1 and +1 inclusive.
# Values closer to +1 mean there is a strong positive monotonic relationship between the variables.
# Values closer to -1 mean there is a strong negative monotonic relationship between the variables.
# Values close to zero mean there is no monotonic relationship between the variables.
return stats.stats.kendalltau(x,y)[0]
def get_correlations(df):
r = np.zeros((df.shape[1],df.shape[1]))
for i,col_i in enumerate(df.columns):
for j,col_j in enumerate(df.columns):
if i# Physics Education Research
This repository contains code used for physics education research projects conducted at Yale University's Physics Department.
## SAPPHIRE
This repository contains code used for research conducted by [SAPPHIRE](https://sapphire.yale.edu/) at Yale University's Physics Department.
### SAPPHIRE/Cognitive Maps
The code contained within this directory was used to create cognitive maps for student interviews from [SAPPHIRE's](https://sapphire.yale.edu/) [2016](http://sapphire.yale.edu/2016/09/22/sapphireresearch2016/) and [2017](http://sapphire.yale.edu/2017/09/18/sapphireresearch2017/) research projects.<|repo_name|>joshua-rieger/physics-education-research<|file_sep|>/SAPPHIRE/cognitive-maps/make-cognitive-map.py
import networkx as nx
import pandas as pd
import numpy as np
from networkx.drawing.nx_agraph import graphviz_layout
import matplotlib.pyplot as plt
class Node:
def __init__(self,name):
self.name=name
def __repr__(self):
return self.name
class Edge:
def __init__(self,nodes,tuple_type):
self.nodes=tuple(nodes)
self.type=tuple_type
class CognitiveMap(nx.DiGraph):
def __init__(self):
super().__init__()
def add_concept(self,name):
self.add_node(Node(name))
def add_relation(self,node_a,node_b,tuple_type):
self.add_edge(Edge([node_a,node_b],tuple_type),key=tuple_type)
def remove_concept(self,node):
self.remove_node(node)
def remove_relation(self,node_a,node_b,tuple_type):
self.remove_edge(node_a,node_b,key=tuple_type)
def make_map(self,filename='cognitive-map.dot'):
dot=nx.drawing.nx_pydot.to_pydot(self)
dot.write(filename)
class InterviewCognitiveMap(CognitiveMap):
def __init__(self,interview_id:int,nodelist=None):
super().__init__()
self.interview_id=interview_id
def load_csv(self,filename:str,nodelist=None):
df=pd.read_csv(filename,index_col=0)
df=df.loc[df['interview_id']==self.interview_id,:]
<|repo_name|>joshua-rieger/physics-education-research<|file_sep|>/SAPPHIRE/cognitive-maps/sapphire-2017-interviews.py
from cognitive-map import InterviewCognitiveMap
import pandas as pd
import numpy as np
nodes={'a':['concepts','concept'],
'b':['concepts','concept'],
'c':['concepts','concept'],
'd':['concepts','concept'],
'e':['concepts','concept'],
'f':['relations','relation'],
'g':['relations','relation']}
interviews=[37,
#37,
#38,
#39,
#40,
#41,
#42,
#43,
#44,
#45,
#46,
#47,
#48,
#49,
#50,
#51,
#52,
]
for interview_id in interviews:
print('Building Cognitive Map for Interview {0}'.format(interview_id))
cm=InterviewCognitiveMap(interview_id)
df=pd.read_csv('sapphireresearch2017.csv',index_col=0)
df=df.loc[df['interview_id']==interview_id,:]
nodes_in_interview=df['node'].unique()
cm.add_nodes_from(nodes_in_interview)
for node_type in nodes.keys():
df_node_type=df.loc[df['node'].isin(nodes[node_type][1]),:]
for _,row in df_node_type.iterrows():
cm.add_concept(row['node'])
if node_type=='f' or node_type=='g':
nodes_to_connect=row['nodes'].split(' ')
for node_a,node_b in zip(nodes_to_connect[:-1],nodes_to_connect[1:]):
cm.add_relation(node_a,node_b,row['node'])
cm.make_map('cognitive-map-{0}.dot'.format(interview_id))<|repo_name|>joshua-rieger/physics-education-research<|file_sep|>/SAPPHIRE/correlation/plot-correlations.py
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
def plot_correlations(r,title='',xlabel='',ylabel='',cmap='jet',vmin=-1,vmax=+1,cbar=True,cbar_label='Pearson Correlation',savefig=None,dpi=300):
sns.set(style="white")
mask=np.zeros(r.shape,dtype=bool)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
sns.set(font_scale=2)
g=sns.clustermap(r,cmap=cmap,vmin=vmin,vmax=vmax,row_cluster=True,col_cluster=True,xticklabels=list(r.index),yticklabels=list(r.columns),mask=mask,cbar_kws={"label": cbar_label})
g.fig.suptitle(title,size=24,y=0.98)
g.ax_heatmap.set_xlabel(xlabel,size=16)
g.ax_heatmap.set_ylabel(ylabel,size=16)
if savefig is not None:
g.savefig(savefig,dpi=dpi,bbox_inches='tight')
g.fig.show()
def plot_scatter(x,y,title='',xlabel='',ylabel='',colorbar_label='',colorbar_cmap='jet',colorbar_vmin=0,colorbar_vmax=100,savename=None,dpi=300):
s