Матчи баскетбол нба: Расписание матчей НБА 2021/2022 на AllBasketball.org
Баскетбол. НБА. Результаты игрового дня :: Баскетбол :: РБК Спорт
Сегодня ночью в НБА прошли очередные матчи регулярного чемпионата
Читайте нас в
Новости НовостиСегодня ночью в НБА прошли очередные матчи регулярного чемпионата.
Регулярный чемпионат
Филадельфия — Майами — 96:85 (25:17, 30:21, 19:26, 22:21)
Игудала (28 + 7) — Уэйд (27 + 9 передач + 3 перехвата)
Шарлотт — Вашингтон — 104:108 (30:41, 25:17, 19:23, 30:27)
Дж.Уоллес (32 + 9 подборов + 8 передач) — Джеймисон (26 + 14 подборов)
Орландо — Нью-Йорк — 110:96 (26:31, 24:20, 29:25, 31:20)
Туркоглу (26 + 6 подборов + 6 передач) — Кроуфорд (29 + 8 передач)
Атланта — Индиана — 107:95
(23:25, 29:20, 24:25, 31:25)Д.
Джонсон (26 + 11 передач) — Мерфи (19)
Нью-Джерси — Детройт — 83:101 (24:26, 20:19, 18:31, 21:25)
Картер (21) — Хэмилтон (22)
Мемфис — Нью-Орлеан — 98:116 (29:27, 21:25, 23:34, 25:30)
М.Миллер (19) — Пол (40 + 5 подборов + 9 передач + 5 перехватов)
Сан-Антонио — Чикаго — 94:79 (21:22, 30:17, 21:20, 22:20)
Паркер (28) — Смит (19 + 11 подборов)
Юта — Даллас — 99:90 (29:18, 18:28, 31:24, 21:20)
Бузер (21 + 9 подборов), Кириленко (17 + 4 подбора + 5 передач + 3 перехвата + 1 блок-шот за 36 минут) — Новицки (20 + 9 подборов)
Денвер — Милуоки — 125:105 (28:17, 40:21, 27:28, 30:39)
Энтони (29 + 10 подборов) — Мо Уильямс (28 + 7 передч)
Сакраменто — Бостон — 69:89 (16:18, 13:35, 27:13, 13:23)
Артест (15) — Аллен (17 + 3 перехвата)
Голден Стэйт — Миннесота — 105:101 (33:24, 23:19, 30:31, 19:27)
Эллис (35) — Джефферсон (20 + 19 подборов + 3 перехвата)
Плей-офф НБА: результаты турнира — iSport.
uaЗавершился регулярный чемпионат НБА и определились практически все пары плей-офф. Поскольку в этом году нас помимо плей-офф ожидает и плей-ин, то своих соперников пока не знают по два лидера конференций.
Пары плей-офф
Запад
Юта Джаз (1) — Мемфис Гриззлис (8)
Лос-Анджелес Клипперс (4) — Даллас Маверикс (5)
Денвер Наггетс (3) — Портленд Трейл Блейзерс (6)
Финикс Санс (2) — Лос-Анджелес Лейкерс (7)
Плей-ин на Западе
19 мая — Мемфис Гриззлис
19 мая — Лос-Анджелес Лейкерс — Голден Стэйт Уорриорз — 103:100
21 мая — Мемфис Гриззлис — Голден Стэйт Уорриорз 117:112 ОТ
Восток
Филадельфия Севенти Сиксерс (1) — Вашингтон Уизардс (8)
Нью-Йорк Никс (4) — Атланта Хокс (5)
Милуоки Бакс (3) — Майами Хит (6)
Бруклин Нетс (2) — Бостон Селтикс (7)
Плей-ин на Востоке
18 мая — Бостон Селтикс — Вашингтон Уизардс — 118:100
18 мая — Индиана Пэйсерс — Шарлотт Хорнетс — 144:117
20 мая — Вашингтон Уизардс — Индиана Пэйсерс 142:115
Пост-сезон стартует сразу же после завершения матчей плей-ин — 22 мая.
Расписание матчей плей-офф
Финал НБАФиникс Санз — Милуоки Бакс
1 матч, Вторник, 6 июля
Финикс — Милуоки 118:105
2 матч, Четверг, 8 июля
Финикс — Милуоки 118:108
3 матч, Воскресенье, 11 июля
Милуоки — Финикс 120:100
4 матч, Среда, 14 июля:
Милуоки — Финикс 109:103
5 матч, Суббота, 17 июля (в ночь на 18-е):
Финикс — Милуоки 119:123
6 матч, Вторник, 20 июля (в ночь на 21-е):
Милуоки — Финикс, 105:98
Милуоки стал чемпионом НБА, обыграв Финикс в финальной серии со счетом 4-2.
Третий раунд (финалы конференций)
Воскресенье, 20 июня
ЛА Клипперс — Финикс 114:120
Вторник, 22 июня
ЛА Клипперс — Финикс 104:103
Среда, 23 июня
Атланта — Милуоки 116:113
Четверг, 24 июня
Финикс — ЛА Клипперс 92 — 106
Пятница, 25 июня
Атланта — Милуоки 91:125
Суббота, 26 июня
Финикс — ЛА Клипперс 84:80
Воскресенье, 27 июня
Милуоки — Атланта 113:102
Понедельник, 28 июня
Финикс — ЛА Клипперс 102:116
Вторник, 29 июня
Милуоки — Атланта 88:110
Среда, 30 июня
Финикс — ЛА Клипперс 130:103
Четверг, 1 июля
Атланта — Милуоки 112:123
Суббота, 3 июля
Милуоки — Атланта 118:107
Итоги третьего раунда:
Запад
Финикс выиграл у Клипперс финальную серию конференции со счетом 4-2.
Восток
Милуоки выиграл у Атланты финальную серию конференции со счетом 4-2.
Второй раунд
Суббота, 5 июня
Бруклин — Милуоки 115:107
Воскресенье, 6 июня
Филадельфия — Атланта 124:128
Понедельник, 7 июня
Бруклин — Милуоки 125:86
Финикс — Денвер 122:105
Вторник, 8 июня
Филадельфия — Атланта 118:102
Юта — ЛА Клипперс 112:109
Среда, 9 июня
Финикс – Денвер 123:98
Четверг, 10 июня
Бруклин — Милуоки 83:86
ЛА Клипперс — Юта 111:117
Пятница, 11 июня
Филадельфия — Атланта 127:111
Финикс — Денвер 116:102
Суббота, 12 июня
ЛА Клипперс — Юта 132:106
Воскресенье, 13 июня
Бруклин — Милуоки, 96:107
Финикс — Денвер 125:118
Понедельник, 14 июня
Атланта — Филадельфия 103:100
ЛА Клипперс — Юта 118:104
Вторник, 15 июня
Милуоки — Бруклин 108:114
Среда, 16 июня
Атланта — Филадельфия 109:106
ЛА Клипперс — Юта 119:111
Четверг, 17 июня
Милуоки — Бруклин 104:89
Пятница, 18 июня
Филадельфия — Атланта 104:99
Юта — ЛА Клипперс 119:131
Суббота, 19 июня (в ночь на 20)
Милуоки — Бруклин 115:111
Воскресенье, 20 июня
Атланта — Филадельфия 103:96
Итоги второго раунда:
Запад
Финикс выиграл серию у Денвера со счетом 4-0.
Клипперс выиграли серию у Юты со счетом 4-2.
Восток
Атланта выиграла серию у Филадельфии со счетом 4-3.
Милуоки выиграли серию у Бруклина со счетом 4-3.
Первый раунд
Суббота, 22 мая
Бруклин — Бостон 104:93
Милуоки — Майами 109:107
ЛА Клипперс — Даллас 103:113
Денвер — Портленд 109:123
Воскресенье, 23 мая
Филадельфия — Вашингтон 125:118
Нью-Йорк — Атланта 105:107
Финикс — ЛА Лейкерс 99:90
Юта — Мемфис 109:112
Понедельник, 24 мая
Милуоки — Майами 132:98
Денвер — Портленд 128:109
Вторник, 25 мая
Бруклин — Бостон 130:108
Финикс — ЛА Лейкерс 102:109
ЛА Клипперс — Даллас 121:127
Среда, 26 мая
Филадельфия — Вашингтон 120:95
Нью-Йорк — Атланта 101:92
Юта — Мемфис 141:129
Четверг, 27 мая
Майами — Милуоки 84:113
ЛА Лейкерс — Финикс 109:95
Портленд — Денвер 115:120
Пятница, 28 мая
Атланта — Нью-Йорк 105:94
Бостон — Бруклин 125:119
Даллас — ЛА Клипперс 108:118
Суббота, 29 мая
Майами — Милуоки 103:120
Портленд — Денвер 115:95
Вашингтон — Филадельфия 103:132
Мемфис — Юта 111:121
Воскресенье, 30 мая
Атланта — Нью-Йорк 113:96
ЛА Лейкерс — Финикс
Бостон — Бруклин 126:141
Даллас — ЛА Клипперс 81:106
Понедельник, 31 мая
Вашингтон — Филадельфия 122:114
Мемфис — Юта 113:120
Вторник, 1 июня
Бруклин — Бостон 123:109
Денвер — Портленд 147:140 ОТ
Финикс — ЛА Лейкерс 115:85
Среда, 2 июня
Филадельфия — Вашингтон 129:112
Нью-Йорк — Атланта 89:103
Юта — Мемфис 126:110
ЛА Клипперс — Даллас 100:105
Четверг, 3 июня
Портленд — Денвер 115:126
ЛА Лейкерс — Финикс 100:113
Пятница, 4 июня
Даллас — ЛА Клипперс 97:104
Воскресенье, 6 июня
ЛА Клипперс — Даллас 126:111
Итоги первого раунда:
Запад
Юта выиграла серию у Мемфиса со счетом 4-1.
Денвер выиграл серию у Портленда со счетом 4-2.
Финикс выиграл серию у Лейкерс со счетом 4-2.
Клипперс выиграли серию у Далласа со счетом 4-3.
Восток
Филадельфия выиграла серию у Вашингтона со счетом 4-1.
Атланта выиграла серию у Нью-Йорка со счетом 4-1.
Милуоки победил в серии против Майами со счетом 4-0.
Бруклин выиграл серию у Бостона со счетом 4-1.
ставки и коэффициенты букмекерских контор на матчи Национальной баскетбольной ассоциации
NBA: информация о самой популярной баскетбольной лиге мира
NBA (Национальная баскетбольная ассоциация) – профессиональная лига, включающая в себя команды из США и Канады. Сейчас НБА является самым престижным баскетбольным соревнованием в мире и входит в «большую американскую четверку» вместе с NHL, MLB и NFL. NBA была основана 6 июня 1946 года. Тогда в нее входили 17 клубов, 8 из которых существуют и в наши дни.
Доминирующей командой первых сезонов стала «Лейкерс», победившая в пяти чемпионатах. Первые годы запомнились не только развитием лиги и пришествием новых команд, но и серьезным реформированием правил, оказавшим влияние на всю историю баскетбола.
Регламент НБА
Сезон состоит из двух игровых частей: регулярного чемпионата и плей-офф. Календарь игр в «регулярке» составлен с учетом размещения команд, их логистики и доступности арены на выбранные даты. Команды лиги разделены на две конференции (Восточную и Западную), каждая из которых делится еще на три дивизиона, также по географическому принципу. В дивизионе располагаются соседние команды, которые играют по четыре матча друг против друга. Система устроена таким образом, что победа в своем дивизионе гарантирует участие в плей-офф.
В игры на вылет попадают по восемь лучших команд из каждой конференции. Сначала это три победителя дивизионов, затем клуб с лучшим процентом побед и оставшиеся четыре – команды с лучшими показателями.
Основной показатель – количество выигранных встреч и их процент из общего числа матчей. Каждый раунд плей-офф играется до четырех побед, по олимпийской системе. Победитель Востока встречается с чемпионом Запада в финале.
Сколько команд участвуют в NBA?
Сейчас в Национальной ассоциации выступают 30 команд. Аутсайдеры сезона не покидают лигу. Заявиться в НБА может любой клуб Северной Америки, но только если лига одобрит заявку. Тридцать команд делятся на две конференции по 15 клубов и на шесть дивизионов, по пять клубов в каждом из них. Формат дивизионов может быть изменен, если в лигу добавятся новые клубы.
Сколько длится сезон в НБА?
Регулярный чемпионат традиционно стартует в последнюю неделю октября, а заканчивается в конце апреля. Игры на вылет начинаются сразу же после «регулярки» и заканчиваются в конце мая – начале июня, в зависимости от потребовавшегося количества матчей.
Сколько игр в сезоне Национальной баскетбольной ассоциации?
В регулярном чемпионате проводится 1230 матчей, по 82 игры для каждой из тридцати команд.
В случае попадания в плей-офф клуб может добавить к ним от четырех до 28 встреч. Это зависит от того, как далеко пройдет команда и с каким счетом будет проводить свои серии.
Как часто проводится НБА?
Сезоны НБА проводятся каждый год, с октября по июнь. Исключения составляют локауты – ситуации, когда лига приостанавливает свою работу из-за разногласий с игроками об уровне зарплат или по другим вопросам. Последний локаут произошел осенью 2011 года. Тогда сезон стартовал лишь в декабре.
Билеты на НБА | StubHub Россия
Самая знаменитая, самая дорогая и самая захватывающая … заказывайте билеты на НБА уже сегодня и не пропустите ни одного поединка на баскетбольной арене одних из лучших баскетболистов мира. Национальная баскетбольная ассоциация, или НБА, смогла за столь долгую историю произвести настоящую революцию в этой игре, став ее символом. Сегодня просто невозможно представить мир баскетбола без Лиги, столь сильной и яркой, как НБА, и если вы хотите попасть на очередную игру своих кумиров, то о билетах стоит позаботиться здесь и сейчас, ведь на сайте StubHub билеты на интересующие вас матчи НБА уже поступили в продажу!
В этом невероятно популярном турнире ежегодно принимают участие тридцать профессиональных баскетбольных клубов.
Двадцать девять американских клубов и одна команда из Канады борются за право стать победителем финальной серии плей-офф и поднять над головой Кубок Ларри О’Брайена, и каждый год борьба разворачивается не на шутку. Все команды разделены на две конференции – Восточную и Западную, и на стадии конференции, каждой команде предстоит сыграть восемьдесят два матча, после которых и определятся команды, которые выйдут в плей-офф. Изматывающий характер турнира и та невероятная напряженность, которая сопровождает каждый поединок на арене, дают о себе знать, и зачастую даже самые подготовленные профессионалы просто не выдерживают бешеного ритма НБА. Тем не менее, зрелище, которое разворачивается во время этих баскетбольных баталий, не сравнится ни с чем, и вам уже сегодня следует купить билеты на НБА, чтобы не упустить невероятной возможности увидеть звезд Национальной баскетбольной ассоциации вживую.
Говоря о таком баскетбольном гиганте, как НБА, стоит также отдельное внимание уделить и правилам, которые достаточно сильно отличаются от принятых в европейских первенствах.
Частенько многие моменты остаются незамеченными, или же судьи смотрят на них сквозь пальцы, и происходит это все во имя красивой и яркой игры. НБА любят и ценят красивую игру, где есть место потрясающим комбинациям, а также изысканным или же достаточно редким элементам. Бостон Селтикс, Нью-Йорк Никс, Чикаго Булз, Лос-Анжелес Лайкерс, Сан-Антонио Сперс, Майами Хит — эти и многие другие клубы уже давно вошли в историю первенства, а за какой из них болеете вы?
Станьте частью этой изысканности баскетбола и вы, увидев все происходящее на арене своими глазами. Билеты на матчи НБА всего в нескольких кликах от вас, а это значит, что вы просто не можете пропустить ни одного поединка на Новом континенте!
| Команда | Количество матчей | Последний матч | Победы, % | Ничьи, % | Поражения, % | Очки, % | Рейтинг | ||
| 1 | Милуоки Бакс | 1453 | 08. 10.2021 | 44.9 | 6.1 | 48.9 | 48.0 | 60.9 | |
| 2 | Лос-Анджелес Клипперс | 1479 | 09.10.2021 | 50.4 | 4.5 | 45.2 | 52.6 | 58.9 | |
| 3 | Юта Джаз | 1463 | 07.10.2021 | 50.9 | 5.1 | 44.0 | 53.4 | 58.5 | |
| 4 | Голден Стэйт Уорриорз | 1499 | 09.10.2021 | 54.0 | 5.5 | 40.5 | 56.8 | 58.4 | |
| 5 | Торонто Репторз | CAN | 1467 | 07.10.2021 | 48.9 | 6.4 | 44.7 | 52.1 | 57.0 |
| 6 | Бостон Селтикс | 1552 | 04.10.2021 | 52.6 | 6.3 | 41.1 | 55.7 | 56.2 | |
| 7 | Денвер Наггетс | 1474 | 09.10.2021 | 52.4 | 5.8 | 41.7 | 55.4 | 55.8 | |
| 8 | Майами Хит | 1556 | 09. 10.2021 | 53.9 | 7.1 | 39.0 | 57.4 | 54.8 | |
| 9 | Филадельфия 76ерс | 1443 | 07.10.2021 | 41.9 | 6.0 | 52.1 | 44.9 | 53.1 | |
| 10 | Сан-Антонио Спёрс | 1569 | 09.10.2021 | 62.5 | 5.7 | 31.8 | 65.4 | 52.1 | |
| 11 | Хьюстон Рокетс | 1490 | 08.10.2021 | 54.8 | 5.8 | 39.4 | 57.7 | 51.6 | |
| 12 | Портленд Трэйл-Блэйзерс | 1454 | 05.10.2021 | 47.2 | 6.4 | 46.4 | 50.4 | 51.1 | |
| 13 | Лос-Анджелес Лейкерс | 1506 | 09.10.2021 | 48.7 | 5.6 | 45.7 | 51.5 | 50.2 | |
| 14 | Индиана Пэйсерс | 1471 | 08.10.2021 | 48.6 | 5.4 | 46.0 | 51.3 | 49.2 | |
| 15 | Оклахома-Сити Тандер | 1155 | 05. 10.2021 | 53.9 | 6.8 | 39.3 | 57.3 | 48.5 | |
| 16 | Даллас Маверикс | 1492 | 09.10.2021 | 53.9 | 6.5 | 39.6 | 57.1 | 48.3 | |
| 17 | Бруклин Нетс | 1441 | 08.10.2021 | 39.3 | 6.7 | 54.0 | 42.7 | 47.7 | |
| 18 | Финикс Санз | 1461 | 06.10.2021 | 48.7 | 5.2 | 46.1 | 51.3 | 45.6 | |
| 19 | Мемфис Гриззлис | 1451 | 07.10.2021 | 45.3 | 6.7 | 48.0 | 48.7 | 45.1 | |
| 20 | Атланта Хокс | 1474 | 06.10.2021 | 43.9 | 5.8 | 50.3 | 46.8 | 43.9 | |
| 21 | Нью-Орлеан Пеликанс | 1407 | 09.10.2021 | 42.4 | 6.5 | 51.2 | 45.6 | 42.8 | |
| 22 | Вашингтон Визардз | 1442 | 06. 10.2021 | 41.1 | 6.9 | 52.1 | 44.5 | 41.8 | |
| 23 | Шарлотт Хорнетс | 1378 | 07.10.2021 | 36.1 | 7.3 | 56.6 | 39.8 | 39.9 | |
| 24 | Сакраменто Кингс | 1383 | 07.10.2021 | 36.9 | 6.2 | 56.9 | 40.0 | 39.2 | |
| 25 | Чикаго Буллз | 1453 | 09.10.2021 | 47.5 | 6.8 | 45.7 | 50.9 | 38.8 | |
| 26 | Кливленд Кавальерс | 1513 | 08.10.2021 | 48.4 | 5.7 | 45.9 | 51.2 | 38.2 | |
| 27 | Нью-Йорк Никс | 1387 | 05.10.2021 | 36.2 | 6.3 | 57.5 | 39.4 | 36.5 | |
| 28 | Детройт Пистонс | 1450 | 06.10.2021 | 44.8 | 6.0 | 49.2 | 47.8 | 35.8 | |
| 29 | Орландо Мэджик | 1447 | 07. 10.2021 | 43.6 | 5.0 | 51.4 | 46.1 | 35.6 | |
| 30 | Миннесота Тимбервулвз | 1365 | 09.10.2021 | 33.3 | 6.1 | 60.7 | 36.3 | 34.4 | |
| 31 | Сиэтл Суперсоникс | 339 | 17.04.2008 | 39.5 | 5.0 | 55.5 | 42.0 | 3.2 | |
| 32 | «Восток» | * | 4 | 18.02.2008 | 75.0 | 0.0 | 25.0 | 75.0 | 0.0 |
| 33 | «Запад» | * | 4 | 18.02.2008 | 25.0 | 0.0 | 75.0 | 25.0 | 0.0 |
| Команда | Количество матчей | Последний матч | Победы, % | Ничьи, % | Поражения, % | Очки, % | Рейтинг | ||
| 1 | Коннектикут Сан (ж) | 611 | 07.10.2021 | 53.8 | 7.4 | 38. 8 | 57.5 | 62.3 | |
| 2 | Миннесота Линкс (ж) | 628 | 26.09.2021 | 57.2 | 4.5 | 38.4 | 59.4 | 61.4 | |
| 3 | Сиэтл Шторм (ж) | 613 | 26.09.2021 | 53.5 | 4.6 | 41.9 | 55.8 | 61.3 | |
| 4 | Лас-Вегас Эйсес (ж) | 140 | 09.10.2021 | 57.1 | 5.0 | 37.9 | 59.6 | 54.9 | |
| 5 | Финикс Меркури (ж) | 638 | 09.10.2021 | 50.9 | 5.3 | 43.7 | 53.6 | 54.2 | |
| 6 | Лос-Анджелес Спаркс (ж) | 622 | 19.09.2021 | 51.3 | 5.8 | 42.9 | 54.2 | 51.3 | |
| 7 | Чикаго Скай (ж) | 559 | 07.10.2021 | 41.9 | 7.5 | 50.6 | 45.6 | 50.7 | |
| 8 | Вашингтон Мистикс (ж) | 603 | 19. 09.2021 | 41.5 | 6.3 | 52.2 | 44.6 | 47.2 | |
| 9 | Атланта Дрим (ж) | 502 | 19.09.2021 | 41.4 | 7.0 | 51.6 | 44.9 | 35.7 | |
| 10 | Даллас Уингз (ж) | 193 | 24.09.2021 | 35.8 | 5.7 | 58.5 | 38.6 | 33.9 | |
| 11 | Нью-Йорк Либерти (ж) | 594 | 24.09.2021 | 40.9 | 6.6 | 52.5 | 44.2 | 32.4 | |
| 12 | Индиана Фивер (ж) | 630 | 19.09.2021 | 46.7 | 7.0 | 46.3 | 50.2 | 30.6 | |
| 13 | Сан-Антонио Старз (ж) | 468 | 02.09.2017 | 38.0 | 5.3 | 56.6 | 40.7 | 15.3 | |
| 14 | Талса Шок (ж) | 206 | 20.09.2015 | 26.7 | 7.3 | 66.0 | 30.3 | 12.0 | |
| 15 | Детройт Шок (ж) | 207 | 26. 09.2009 | 56.5 | 8.7 | 34.8 | 60.9 | 7.5 | |
| 16 | Сакраменто Монархс (ж) | 193 | 14.09.2009 | 55.4 | 4.7 | 39.9 | 57.8 | 5.9 | |
| 17 | «Запад» (ж) | * | 6 | 22.07.2017 | 50.0 | 16.7 | 33.3 | 58.3 | 5.5 |
| 18 | Хьюстон Кометс (ж) | 143 | 16.09.2008 | 44.8 | 7.0 | 48.3 | 48.3 | 4.3 | |
| 19 | Шарлотт Стинг (ж) | 68 | 12.08.2006 | 23.5 | 5.9 | 70.6 | 26.5 | 1.4 | |
| 20 | «Восток» (ж) | * | 6 | 22.07.2017 | 33.3 | 16.7 | 50.0 | 41.7 | 1.0 |
Расписание плей-офф НБА 2021: Полная сетка, даты, время, телеканалы для игр плей-офф и плей-офф
Это был непростой сезон НБА, но лиге удалось справиться с проблемами, вызванными пандемией COVID-19 и выйти в стадию плей-офф.
Постсезон этого года будет выглядеть немного иначе с добавлением турнира play-in, который расширит поле с 16 до 20 команд. Но когда дело доходит до сетки плей-офф, миссия остается прежней: выиграть 16 игр и захватить трофей Ларри О’Брайена.
Вот все, что вам нужно знать о просмотре плей-офф НБА 2021 года, включая телепрограммы игр плей-офф.
ПОДРОБНЕЕ: Смотрите избранные игры плей-офф НБА в прямом эфире с fuboTV (7-дневная пробная версия)
Сетка плей-офф НБА 2021
(НБА) https://images.daznservices.com/di/library/sporting_news/b7/dc/nba-playoff-bracket-2021jpg_jiwj28u8srwj17vncocykiunw.jpg?t=-1838696655&w=500&quality=80
Как смотреть игры плей-офф НБА
Игры плей-офф НБА снова будут разделены между ESPN и TNT.Игры первого и второго раунда разбросаны по обеим сетям. Каждая игра финала НБА будет транслироваться исключительно на канале ABC.
Основными выходами для прямых трансляций игр плей-офф НБА 2021 года являются Watch ESPN и Watch TNT, которые доступны как на компьютере, так и путем загрузки мобильных приложений.
Игры на ABC и ESPN также можно транслировать на fuboTV, который предлагает 7-дневную бесплатную пробную версию.
Расписание плей-офф НБА 2021
(Часовой пояс)
6 июля
| Игра | Время | Национальное телевидение |
| Баксов vs.Солнца | 21:00 | ABC |
8 июля
| Игра | Время | Национальное телевидение |
| Бакс против Санз | 21:00 | ABC |
11 июля
| Игра | Время | Национальное телевидение |
| Солнца против Бакс | 8 стр.м. | ABC |
14 июля
| Игра | Время | Национальное телевидение |
| Солнца против Бакс | 21:00 | ABC |
17 июля
| Игра | Время | Национальное телевидение |
| Баксы против Солнц * | 9 стр. м. | ABC |
20 июля
| Игра | Время | Национальное телевидение |
| Солнца против Бакс * | 21:00 | ABC |
22 июля
| Игра | Время | Национальное телевидение |
| Баксы против Солнц * | 9 стр.м. | ABC |
* При необходимости
«НБА» расширяет плей-офф 2021 года за счет игр
Постсезон НБА 2020–2021 годов будет расширен за счет включения в каждую конференцию игр плей-офф, объявила лига во вторник.
Сокращенный по пандемии регулярный сезон, сокращенный до 72 игр, начнется 22 декабря, а постсезон — начнется 18 мая.
Десять команд из каждой конференции пройдут в постсезон, при этом команды, посеянные с седьмого по десятый, участвуют в игровой турнир, чтобы получить доступ в плей-офф конференции.
Сезон 2019-20, сокращенный по COVID-19, вызвал отложенный старт следующего сезона, и лига продолжает уточнять детали. Совет управляющих НБА отметил, объявляя об изменениях, что сезон будет разделен на два сегмента — первый с 22 декабря по 4 марта, за которым последует перерыв на Матч звезд (5-10 марта), а во второй половине сезон 11 марта — 16 мая.
Интригующие различия в структуре плей-офф заключаются в том, что команды с седьмым и восьмым лучшими рекордами в каждой конференции сыграют по одной игре, а победитель станет победителем.7 семян в плей-офф.
В то же время команды с девятым и десятым рекордами сыграют игру, в которой победитель этого конкурса затем встретится с проигравшим в игре «семь-восемь» за право стать № 8. посев в плей-офф.
Итак, командам 7 и 8 нужно будет выиграть только одну игру из двух попыток, а командам 9 и 10 придется выиграть две подряд.
Более того, расписание из 72 игр (по сравнению с традиционным сезоном из 82 игр) не будет идеально сбалансированным.
В частности, лига объявила: «Расписание второго тайма будет включать оставшиеся 72 игры каждой команды, не запланированные в первом тайме, а также любые игры, отложенные во время первого тайма, которые могут быть разумно добавлены к расписанию второго тайма».
Расписание будет включать команды, играющие по три игры против каждого оппонента внутри конференции и по две игры против каждого оппонента по интерконференции.
Плей-офф должны закончиться к 22 июля, то есть за день до церемонии открытия перенесенных Олимпийских игр в Токио.
— Полевые СМИ
Как слушать баскетбольные игры НБА по радио или в потоковом режиме (радио НБА)
Могу ли я транслировать прямые трансляции игр НБА онлайн бесплатно? к Дуг К. Обновлено 28 июня 2021 г.Слушайте игры NBA
Найдите радиостанцию любимой команды НБА, которая транслирует и / или транслирует прямые трансляции баскетбольных матчей в Интернете.
Ниже вы можете найти официальную флагманскую радиостанцию и ссылки на филиалы радиосети для каждой команды НБА, чтобы вы могли начать слушать игры по радио или в потоковом режиме онлайн или на своем iPhone и телефоне Android! Чтобы найти списки радиостанций для каждой команды НБА и начать слушать бейсбольные матчи в прямом эфире в Интернете, просто нажмите на команду, указанную ниже.
Список команд Национальной баскетбольной ассоциации, в которых вы можете слушать радио-трансляции игр НБА локально и онлайн:
Слушайте баскетбольные игры НБА на мобильном устройстве
Android : чтобы слушать игры НБА на телефоне или планшете Android, загрузите приложение TuneIn Radio для Android.Приложение TuneIn Radio позволяет транслировать прямые трансляции радиостанций прямо на ваше устройство, чтобы вы могли слушать баскетбольные матчи НБА на своем телефоне. Вы также можете слушать игры в приложении NBA для Android.
Apple : чтобы слушать игры NBA на iPhone, iPod Touch и iPad, загрузите приложение TuneIn Radio для Apple.
Вы также можете слушать игры через приложение NBA для iPhone.
Часы NBA
Вы можете смотреть игры НБА на Amazon Prime Video с NBA League Pass.Проверьте все игры НБА (прямые и предстоящие) на Prime Video.
Вы также можете смотреть игры NBA на своем iPhone или iPad, просто загрузив NBA Game Time для iPhone (или NBA Game Time для iPad), что дает вам доступ к играм NBA в прямом эфире через NBA League Pass.
Вы также можете смотреть игры НБА на Amazon Prime Video с NBA League Pass.
НБА — Sportsnet.ca
Мы отправили электронное письмо с инструкциями по созданию нового пароля.Ваш существующий пароль не был изменен.
Мы отправим вам ссылку для создания нового пароля.
{* #forgotPasswordForm *}Электронная почта
{* традиционныйSignIn_emailAddress *}{* ForgotPassword_sendButton *}
{* / ForgotPasswordForm *} {* #legalAcceptancePostLoginForm_radio *}Отображаемое имя
{* TraditionalRegistration_displayName *}Электронная почта
{* Эл.
адрес *}Устанавливая этот флажок, я соглашаюсь с условиями обслуживания и политикой конфиденциальности Rogers Media.
Загрузка …
{* / legalAcceptancePostLoginForm_radio *}{* mergeAccounts *}
{* public_profileBlurb *}
Отображаемое имя:{* public_displayName *}
{* public_name *} {* public_gender *} {* public_birthdate *} {* public_emailAddress *} {* публичный адресс *} {* public_phoneNumber *}Не пропустите — подпишитесь на нашу рассылку! (примерно 1-2 в неделю)
Обновление данных вашего профиля…
Произошла ошибка при попытке обновить ваши данные. Пожалуйста свяжитесь с нами.
С возвращением,
{* welcomeName *} ! {* loginWidget *}Или
С возвращением,!
{* #userInformationForm *} {* традиционныйSignIn_emailAddress *} {* традиционныйSignIn_password *}{* традиционныйSignIn_signInButton *}
{* / userInformationForm *}Или
{* #tradAuthenticateMergeForm *} {* традиционныйSignIn_emailAddress *} {* mergePassword *}{* Кнопка назад *} {* традиционныйSignIn_signInButton *}
{* / tradAuthenticateMergeForm *}Войти в Sportsnet
Подписаться на информационные бюллетени лиги
Заниматься фэнтези-спортом
{* # registrationForm_radio_2 *}Имя
{* TraditionalRegistration_firstName *}Фамилия
{* TraditionalRegistration_lastName *}Отображаемое имя
{* TraditionalRegistration_displayName *}Электронная почта
{* традиционныйRegistration_emailAddress *}Создать пароль
{* традиционный пароль_регистрации *}Не пропустите — подпишитесь на нашу рассылку! (примерно 1-2 в неделю)
Устанавливая этот флажок, я соглашаюсь с условиями обслуживания и политикой конфиденциальности Rogers Media.
{* createAccountButton *}
{* / registrationForm_radio_2 *} {* loginWidget *}
Проверьте свою электронную почту, чтобы найти ссылку для сброса пароля.
Мы отправили электронное письмо с инструкциями по созданию нового пароля. Ваш существующий пароль не был изменен.
Мы не узнали этот код для сброса пароля. Введите свой адрес электронной почты, чтобы получить новый.
{* #resetPasswordForm *} {* традиционныйSignIn_emailAddress *} {* / resetPasswordForm *}Ваш пароль был успешно изменен.
{* newPasswordForm *}Новый пароль
{* новый пароль *}Введите новый пароль еще раз
{* newpasswordConfirm *} {* / newPasswordForm *}Спасибо, что подтвердили свой адрес электронной почты.
К сожалению, нам не удалось проверить этот адрес электронной почты. Введите свой адрес электронной почты ниже, и мы отправим вам еще одно письмо.
{* #resendVerificationForm *} {* традиционныйSignIn_emailAddress *} {* / ResendVerificationForm *}Войти в Sportsnet
Подписаться на информационные бюллетени лиги
Заниматься фэнтези-спортом
{* #userInformationForm *} Электронное письмо? Возможно, вы создали учетную запись с другой учетной записью Rogers Media, которую можно использовать для входа здесь.
Пароль
{* традиционныйSignIn_password *} {* традиционныйSignIn_signInButton *} {* TraditionalSignIn_createButton *} {* / userInformationForm *} {* loginWidget *}
Извлечение данных из НБА для анализа 1000 баскетбольных игр
Введение
Я люблю описательную статистику. Визуализация данных и анализ тенденций — один из самых захватывающих аспектов любого проекта в области науки о данных.Но что, если у нас нет правильных данных? Или данных, которые у нас есть, просто недостаточно, чтобы делать выводы?
Вот здесь и пригодится (этичный) парсинг веб-страниц. Мы можем получать все виды данных из Интернета — таблицы, изображения, видео и т. Д. Нам просто нужно знать несколько конкретных методов для извлечения этих данных.
В этой статье мы сосредоточимся на извлечении данных с веб-сайта NBA.com. Я большой поклонник баскетбола, поэтому подумал, почему бы не применить свои знания в области парсинга и создания веб-сайтов в спортивном анализе?
Эта статья окажется для вас полезной, даже если вы не являетесь игроком НБА или спортивным фанатом.
.Вы получите общее представление о том, как собирать, хранить и анализировать общедоступные и неструктурированные данные, а также о том, как планировать и реализовывать проект по изучению веб-данных. Хотите ли вы научиться анализировать данные или интересуетесь спортивной статистикой, следующие несколько минут вам точно понравятся.
Мы собираемся сосредоточиться на описательной статистике, потому что это всегда ключевой элемент любого проекта в области науки о данных.
Инструменты, необходимые для работы с этой статьей
Инструменты, с которыми мы будем работать в этой статье:
- Python как язык программирования
- MySQL для хранения данных
- Pandas библиотека для работы с данными и
- Библиотека Chartify (спасибо ребятам из Spotify) для создания отчетов
Подход, который мы будем использовать в этом проекте
- Изучение источника данных
- Обеспечение соблюдения этических норм
- Проверка веб-сайта на предмет точек данных
- Понимание различных полей данных
- Проектирование нашей базы данных
- Получение и фильтрация данных
- Анализ данных и создание отчетов
Исследование источника данных
Мы уже видели это в заголовке статьи! Мы собираемся использовать официальный сайт NBA Stats в качестве источника данных.
Я постоянный пользователь этого сайта — он содержит кладезь данных для поклонников НБА (особенно из нас, ребят из науки о данных). Кроме того, сайт отлично отформатирован, что делает его идеальным для парсинга.
Но чистить не будем. Поверьте мне, есть более простой и лучший способ получить данные, которые мы ищем, которые я опишу позже в этой статье. Нам нужно сначала убедиться, что мы не нарушаем какой-либо протокол.
Обеспечение соблюдения этических норм
Нам необходимо убедиться, что мы можем этично использовать выбранный веб-сайт в качестве источника данных.Почему? Потому что мы хотим быть хорошими гражданами веб-сайта и не хотим делать ничего, что мешает или нарушает работу серверов веб-сайта. как нам это сделать? Ответы на следующие вопросы должны помочь:
- Это общедоступные данные? — Все данные на stats.nba.com полностью доступны для общественности.
- Robots.txt беспокоит? (stats.nba.com/robots.
txt) Карта сайта: https://stats.nba.com/sitemap.xml; User-agent: * — без ограничений.Тем не менее, помните о частоте запросов. - Как вы планируете использовать данные? — Персональные исследования и в образовательных целях.
txt) Карта сайта: https://stats.nba.com/sitemap.xml; User-agent: * — без ограничений.Тем не менее, помните о частоте запросов.Мы готовы действовать, поскольку наши цели соответствуют этим этическим принципам.
В качестве примечания, я рекомендую вам ответить на эти вопросы, прежде чем очищать какой-либо веб-сайт. Наш подход не должен нарушать или мешать работе других людей.
Проверка веб-сайта
Это та часть, где небольшие знания о HTTP и о том, как работают веб-сайты, помогут вам сэкономить массу часов.Я не очень хорошо знаком с сайтом, с которого мы пытаемся получить данные, поэтому мне нужно сначала тщательно его изучить, чтобы понять, что происходит.
Это стартовая страница, которую мы получим, если откроем stats.nba.com:
Здесь много статистики игроков, которую мы можем пока отложить.
Мы хотим получать данные об играх, а не о конкретных игроках или командах. Следовательно, нам нужно найти страницу, на которой отображаются игры и результаты.
Переходим к баллам стр .:
Становится лучше — здесь отображаются полные результаты игры и квартальные очки.Но у нас все еще недостаточно деталей, чтобы построить достаточный набор данных. На самом деле мы ищем эту страницу:
Это страница игры. Одна игра на странице с полной детализацией. Здесь мы можем найти множество разных полей данных. Это хорошая основа для построения нашей будущей базы данных.
Проверка запросов
Теперь, когда мы определили, куда нам нужно двигаться, пришло время провести настоящий технический осмотр. Мы собираемся выяснить, что происходит в фоновом режиме, когда мы запрашиваем эту конкретную страницу.Для этого (я использую FireFox, но он должен быть таким же или похожим для других браузеров):
- Пресс F12
- Выберите вкладку «Сеть»
- Обновить страницу (F5)
Теперь мы должны увидеть все запросы, которые были сделаны в фоновом режиме:
Сайт сделал около 83 запросов, отображающих только одну страницу! Теперь нам нужно отфильтровать те, которые нам не нужны, и увидеть только «данные».
Для этого нажмите кнопку XHR внутри вкладки сети в правом верхнем углу:
В основном мы видим запросы, на которые был получен ответ JSON после нажатия кнопки XHR.Это хорошо для нас, потому что JSON — популярный формат для передачи данных из серверной части во фронтенд. Есть большая вероятность, что мы найдем наши данные в одном из этих ответов JSON.
Просматривая некоторые конечные точки JSON, я нашел ту, которая содержит данные того типа, который нам нужен.
Этот URL-адрес возвращает JSON, содержащий все данные об игре. Вот почему я сказал ранее, что правильная проверка веб-сайта перед написанием парсера может сэкономить вам массу часов.Мы уже можем использовать API, поэтому нам не нужно выполнять парсинг для сбора данных.
Теперь для URL-запроса нужен один параметр — GameID . Обратите внимание, что каждая игра имеет уникальный GameID. Так что нам нужно найти способ собирать и эти игровые идентификаторы.
Раньше мы смотрели на странице результатов.
На этой странице есть каждая игра и уникальный GameID для данного дня. Одно из возможных решений, которое мы реализуем, — это перебирать каждый день (со страниц результатов), собирать все GameID, а затем вставлять эти идентификаторы в базу данных.
Мы рассмотрим эти GameID и проанализируем JSON, содержащие детали игры. Теперь выясните, какие поля данных мы хотим собрать из JSON:
.Общие сведения о различных полях данных
Баскетбольный матч содержит много видов данных. Это данные о командах, очках, игроках и т. Д. — мы можем собрать так много цифр и статистики, что это просто потрясающе! Мы сузим рамки до некоторых конкретных областей для этого проекта:
- GameId : Это не критично для анализа, но с точки зрения базы данных будет полезно иметь эту информацию
- GameDate : Таким образом, мы можем сгруппировать по дате и получить представление о данном игровом дне.Также для исторического анализа
- AwayTeam : Название команды гостей
- Домашняя команда : Название домашней команды
- AwayPts → (Q1, Q2, Q3, Q4): очки, набранные командой гостей. Создадим отдельные поля для квартальных точек
Создадим отдельные поля для квартальных точек- HomePts → (Q1, Q2, Q3, Q4): очки, набранные командой хозяев поля. Отдельные поля для квартальных баллов
- Судьи → (Рефери1, Рефери2, Рефери3): Каждая игра в качестве трех судей.Мы собираемся хранить их имена отдельно
- TimesTied : количество раз, когда обе команды имели одинаковый счет во время игры
- LeadChanges : количество раз, когда лидерство менялось от одной команды к другой
- LastMeetingWinner : Победитель последней встречи двух команд
- Победитель : название команды-победителя
Проектирование нашей базы данных
В одной записи хранятся данные об одной игре.
Как правило, при разработке базы данных таблицы и их нормализация всегда зависят от того, какое понимание мы хотим получить от проекта.
Например, вы можете вычислить победителя, посмотрев на очки, набранные обеими командами. Какая бы команда ни набрала больше очков, побеждает. Но в нашем случае я создаю отдельную колонку для победителя. Потому что я чувствую, что для нас не будет проблемой хранить несколько избыточное поле, подобное этому.
С учетом сказанного, я не создаю отдельную колонку для очков, набранных командой за всю игру.Я просто храню квартальные очки обеих команд. Если нам понадобятся эти данные, нам нужно всегда суммировать квартальные баллы одной командой. Думаю, это небольшая жертва, учитывая, что таким образом мы можем анализировать конкретно четверти каждой игры.
Получение и фильтрация данных
Мы выполним следующие шаги для получения и фильтрации наших данных:
- Итерация по баллу страниц
- Сбор GameID и их хранение
- Итерация ответов с игровыми данными и анализ JSON
- Сохранение указанных полей в базе данных
- Очистка данных
Давайте разберемся с каждым шагом более подробно.
`
1. Перебор страниц результатов
Проверка даже одной страницы результатов дает нам подсказку, что эта страница также использует файл JSON для получения данных. Пример URL такого запроса:
https://stats.nba.com/stats/scoreboardV2?DayOffset=0&LeagueID=00&gameDate=03/03/2019
Опять же, вместо того, чтобы извлекать данные со страницы, мы используем эту конечную точку для получения GameID.
url = "https://stats.nba.com/stats/scoreboardV2?DayOffset=0&LeagueID=00&gameDate=03/03/2019" Запросы.получить (URL, заголовки = self.headers)
2. Сбор и хранение GameIds
Собираем GameID из JSON:
игр = данные [ "resultSets" ] [0] [ "rowSet" ] для i в диапазоне (0, len (игры)): game_id = игры [i] [2] game_ids.append (game_id)
В этом коде данные — это проанализированный JSON, который мы запросили на предыдущем шаге. Мы собираем GameID в список под названием game_ids .
Сохранение в базе данных:
с self.conn.cursor () как курсор : query = "INSERT INTO Games (GameId) VALUES (% s)" params = [(id,) для id в game_ids] cursor.executemany (запрос, параметры) self.conn.commit ()
3. Итерация ответов с игровыми данными и анализ JSON
На этом этапе мы используем ранее собранные GameID:
def fetch_game_ids (self):
с сам.conn.cursor () как курсор :
query = «ВЫБРАТЬ GameId ИЗ игр»
cursor.execute (запрос)
return [r [0] для r в cursor.fetchall ()]
def make_game_request (self, game_id):
sleep (1) # секунды
url = "https://stats.nba.com/stats/boxscoresummaryv2?GameID={game_id}" .format (game_id = str (game_id))
возвращает запросов.получить (url, headers = self.headers)
def game_details (self):
game_ids = self. fetch_game_ids ()
для id в game_ids:
data = self.make_game_request (идентификатор) .json () 
fetch_game_ids ()
для id в game_ids:
data = self.make_game_request (идентификатор) .json () 4. Сохранение указанных полей в базе данных
с self.conn.cursor () как курсор :
query = ( "ВСТАВИТЬ ИГНОРИРОВАНИЕ В GameStats ("
«GameId, GameDate, AwayTeam, HomeTeam, LastMeetingWinner, Q1AwayPts»,
"Q2AwayPts, Q3AwayPts, Q4AwayPts, Q1HomePts, Q2HomePts, Q3HomePts, Q4HomePts,"
«Рефери1, Рефери2, Рефери3, Таймс, Смена лидера, Победитель»
") ЗНАЧЕНИЯ (% s,% s,% s,% s,% s,% s,% s,% s,% s,% s,% s,% s,% s,% s,% s, % s,% s,% s,% s) ")
params = self.filter_details (данные)
cursor.execute (запрос, параметры)
self.conn.commit () 5. Очистка данных
После сохранения данных о каждой игре, сыгранной в этом сезоне, я обнаружил некоторые выбросы в наборе данных. Я удалил матч всех звезд НБА из базы данных, потому что он сильно отличался от общего количества очков.
Его не следует смешивать с играми регулярного сезона.
Мне также пришлось удалить некоторые игры, которые были сыграны в предсезонке в начале октября.Итак, сейчас у нас есть данные только по регулярному сезону.
Анализ данных и создание отчетов
Наконец, самое интересное: запросы к базе данных для создания содержательных отчетов и интересной статистики. Но сначала нам нужно выяснить, какие отчеты мы хотим создать:
- Общие отчеты о наборе данных
- Преимущество домашней площадки
- Распределение баллов
- Игр. Очков по дате
- Сравнение двух команд
- Крупнейшие камбэки
- Крупнейшие выбросы
- Наибольшее количество очков за один игровой день
- Самые захватывающие игры
- Высококвалифицированные судьи
Это специальные отчеты, которые может быть интересно просмотреть.Есть множество других способов проанализировать этот набор данных — я рекомендую вам придумать более продвинутые информационные панели.
Установка необходимых библиотек
Прежде чем мы начнем создавать отчеты, нам нужно установить некоторые библиотеки, которые мы собираемся использовать.
Сначала установите pandas для обработки таблиц данных:
sudo pip установить pandas
Далее вместо matplotlib мы собираемся использовать относительно новую, но простую в использовании библиотеку построения графиков под названием chartify:
.sudo pip3 установить chartify
Общие отчеты о наборе данных
В качестве разминки для нашего пути к визуализации данных давайте начнем с нескольких простых описательных отчетов о нашем свежем наборе данных:
def описать (самостоятельно): query = ( "ВЫБРАТЬ *, (Q1Pts + Q2Pts + Q3Pts + Q4Pts) AS GamePts FROM" "(ВЫБРАТЬ (Q1HomePts + Q1AwayPts) AS Q1Pts, (Q2HomePts + Q2AwayPts) AS Q2Pts, (Q3HomePts + Q3AwayPts) AS Q3Pts," "(Q4HomePts + Q4AwayPts) AS Q4Pts, TimesTied, LeadChanges FROM GameStats" ") с" ) df = pd.
read_sql (запрос, self.conn)
d = { 'Среднее' : df.mean (),
'Мин.' : df.min (),
'Макс' : df.max (),
'Median' : df.median ()}
return pd.DataFrame.from_dict (d, dtype = 'int32' ) [[ «Мин.» , «Макс.» , «Среднее» , «Среднее» ]]
Преимущество домашней площадки
А теперь перейдем к делу.Мы создадим круговую диаграмму, которая покажет нам, есть ли преимущество на домашней площадке, иначе говоря, есть ли больше шансов на победу, если команда играет дома, на основе статистики?
(Chartify еще не поддерживает круговые диаграммы, поэтому для этой задачи мы используем функцию-оболочку pandas, которая по сути является matplotlib.)
def pie_win_count (self): query = ( "ВЫБРАТЬ СУММ (СЛУЧАЙ, КОГДА Winner = HomeTeam ТО 1 ИНАЧЕ 0 конец) AS HomeWin," "СУММА (СЛУЧАЙ, КОГДА Winner = AwayTeam, ТО 1 ELSE 0 end) AS AwayWin," "СУММА (СЛУЧАЙ, КОГДА Победитель = 'ОТ' ТОГДА 1 ИНАЧЕ 0 конец) КАК ОТ" "ИЗ GameStats" ) df = pd.
read_sql (запрос, self.conn) .transpose ()
df.columns = [ "" ]
df.plot.pie (subplots = True , autopct = '% .2f %%' )
plt.show () Интересно. Как и в футболе, у команд НБА есть разумное преимущество — играть дома. Хозяева выиграли 57% игр. Учитывая только результаты основного времени, побед хозяев: 511, побед на выезде: 338, ОТ: 47.
Распределение очков
Давайте поговорим о баллах.С этого момента мы будем использовать библиотеку chartify. Составьте диаграмму распределения набранных очков за игру:
def очков (самостоятельно): query = ( "ВЫБРАТЬ (Q1AwayPts + Q2AwayPts + Q3AwayPts + Q4AwayPts + Q1HomePts + Q2HomePts + Q3HomePts + Q4HomePts) AS Pts FROM GameStats" ) df = pd.read_sql (запрос, self.conn) ch = chartify.Chart (y_axis_type = 'density' , blank_labels = True ) ch.set_title ( "Раздача баллов" ) гл.axes.set_xaxis_label ( «Всего очков» ) ch.
axes.set_xaxis_tick_values ([p для p в диапазоне (170, 290, 10)])
ch.axes.set_xaxis_tick_orientation ( 'диагональ' )
ch.axes.set_yaxis_label ( "Игры" )
ch.plot.histogram (
data_frame = df,
values_column = 'Очки' )
ch.show ( 'html' ) Большинство игр проходят в диапазоне 200-240 точек. То есть 100-120 очков на команду за игру. Количество игр, выходящих за пределы этого диапазона, резко упало.
Игр. Очков по дате
Теперь мне интересно посмотреть, есть ли корреляция между датой игры и количеством набранных очков. Например, в футболе команды забивают больше голов, когда сезон заканчивается.
def pts_history (self): query = ( «ВЫБРАТЬ GameDate», "(Q1HomePts + Q1AwayPts + Q2HomePts + Q2AwayPts + Q3HomePts + Q3AwayPts + Q4HomePts + Q4AwayPts) AS GamePts" "ИЗ GameStats ЗАКАЗАТЬ ПО GameDate" ) df = pd.read_sql (запрос, self.
conn)
ch = chartify.Chart (blank_labels = True , x_axis_type = 'datetime' )
ch.plot.scatter (
data_frame = df,
x_column = 'GameDate' ,
y_column = 'GamePts' )
ch.set_title ( «Общее количество очков игры» )
ch.set_subtitle ( "По дате" )
ch.show ( "html" ) Кажется, дата игры не влияет на количество набранных очков.По крайней мере, не на высоком уровне.
Видите этот пробел в правой части нашего участка? Вроде падает где-то в середине февраля. Как выяснилось, с 15 по 20 февраля никаких игр не проводилось. Это было время для игры всех звезд, которую мы намеренно исключили из нашей базы данных ранее. Невероятно, что может раскрыть простая визуализация, правда?
Сравнение двух команд
Это всегда забавное упражнение — сравнивать команды, чтобы увидеть, как они работают относительно друг друга.Для нашего исследования я выбрал высокопроизводительную команду и отстающую:
.
У этих двух команд довольно разные распределения очков. Для Кливленда очень редко удается набрать 120 очков за игру. Обычно они набирают от 90 до 110. В «Милуоки» они обычно на грани или выше 120 очков.
Исходя из этого графика, неудивительно, что Баксы занимают первое место в своей конференции, а Кавальеры — предпоследние. Было бы интересно увидеть этот график, когда Кайри и Леброн вернутся в команду, но это в другой раз!
Крупнейшие камбэки
Мы хотим увидеть несколько камбэков.Кому не нравится резкое возвращение команды, которую многие считают выбывшей из игры? Возьмем случаи, когда команда сильно проиграла в первом тайме, но сумела выиграть игру:
def камбэков (самостоятельно):
query = ( "ВЫБРАТЬ *, ABS (Home1stHalf-Away1stHalf) AS Возвращение FROM"
"("
«ВЫБРАТЬ GameDate, AwayTeam, HomeTeam, (Q1AwayPts + Q2AwayPts) AS Away1stHalf»,
"(Q1HomePts + Q2HomePts) AS Home1stHalf, (Q3AwayPts + Q4AwayPts) AS Away2ndHalf,"
"(Q3HomePts + Q4HomePts) AS Home2ndHalf FROM GameStats"
") s"
"WHERE (Home1stHalf> Away1stHalf AND Home1stHalf + Home2ndHalf
"(Home1stHalf Away1stHalf + Away2ndHalf)"
"ЗАКАЗАТЬ` Comeback` DESC ")
df = pd. read_sql (запрос, self.conn)
df [ "1stHalf" ] = df.apply ( лямбда, row: str (row [ "Away1stHalf" ]) + ":" + str (row [ "Home1stHalf" ]), axis = 1)
df [ "2ndHalf" ] = df.apply ( лямбда, row: str (row [ "Away2ndHalf" ]) + ":" + str (row [ "Home2ndHalf" ]), axis = 1)
df = df.drop ([ «Away1stHalf» , «Home1stHalf» , «Away2ndHalf» , «Home2ndHalf» ], ось = 1)
df.индекс + = 1
возврат df 
read_sql (запрос, self.conn)
df [ "1stHalf" ] = df.apply ( лямбда, row: str (row [ "Away1stHalf" ]) + ":" + str (row [ "Home1stHalf" ]), axis = 1)
df [ "2ndHalf" ] = df.apply ( лямбда, row: str (row [ "Away2ndHalf" ]) + ":" + str (row [ "Home2ndHalf" ]), axis = 1)
df = df.drop ([ «Away1stHalf» , «Home1stHalf» , «Away2ndHalf» , «Home2ndHalf» ], ось = 1)
df.индекс + = 1
возврат df Самый большой дефицит в первом тайме, который удалось преодолеть одной команде, составил 22 очка. Команда-победитель набрала 70 очков за половину в 4 из 5 матчей.
Я хочу отметить оборонительную игру «Денвер Наггетс» против «Мемфис Гриззлис». Они ограничили «Гриззлис» 32 очками за всю 2-ю половину. Должно быть, в перерыве они что-то придумали в защите.
Именно такой анализ я люблю проводить с помощью визуализаций!
Самые большие выбросы
Если мы увидим самые большие камбэки, нам нужно будет проверить и самые большие прорывы.
Blowout — это основные игры, в которых одна команда выиграла с большим отрывом:
def выбросов (самостоятельно):
query = ( "SELECT *, ABS (AwayPts-HomePts) AS Difference FROM"
"("
«ВЫБРАТЬ GameDate, AwayTeam, HomeTeam, (Q1AwayPts + Q2AwayPts + Q3AwayPts + Q4AwayPts) AS AwayPts»,
"(Q1HomePts + Q2HomePts + Q3HomePts + Q4HomePts) КАК HomePts ИЗ GameStats"
") s"
"ЗАКАЗАТЬ ПО РАЗНОСТУ DESC" )
df = pd.read_sql (запрос, self.conn)
df.index + = 1
возврат df Самый большой разрыв произошел между Селтикс и Буллз. «Бостон» выиграл со счетом 133–77, это нелепая победа с 56 очками. Удивительно то, что игра проходила в Чикаго, так что Бостон на самом деле был командой гостей. «Юта Джаз» набирала всего 68 очков, что в среднем составляет 17 за четверть на команду. Это намного ниже среднего показателя по лиге по количеству очков на команду за квартал (28).
Наибольшее количество очков за один игровой день
А теперь давайте посмотрим на вещи под другим углом.
В какие игровые дни команды набирали очки, которые были намного выше среднего показателя по лиге?
def most_pts_daily (сам): query = ( "ВЫБРАТЬ GameDate, COUNT (GameDate) AS GameCount," "SUM (Q1HomePts + Q2HomePts + Q3HomePts + Q4HomePts + Q1AwayPts + Q2AwayPts + Q3AwayPts + Q4AwayPts) / COUNT (GameDateGame) AS 9066 «ИЗ ГРУППЫ GameStats ПО GameDate» "ЗАКАЗАТЬ PtsPerGame DESC" ) df = pd.read_sql (запрос, сам.conn) .round (1) df.index + = 1 возврат df
Имейте в виду, что среднее количество очков в игре НБА составляет 220. Таким образом, пять дней, которые мы видим в приведенной выше таблице, действительно превышали этот средний показатель. 23 февраля также находится в этом списке, набирая в среднем 235,5 очка за игру, что является выдающимся показателем, учитывая, что в тот день было проведено 12 игр.
Самые захватывающие игры (Том 1)
Это может быть субъективным в зависимости от того, что каждый из нас считает «захватывающим».
Для целей этой статьи мы возьмем количество смен лидов во время игры. Вы можете установить свою метрику и создать новый отчет.
def most_lead_changes (сам): query = ( "ВЫБРАТЬ GameDate, AwayTeam, HomeTeam, LeadChanges," "(Q1AwayPts + Q2AwayPts + Q3AwayPts + Q4AwayPts) AS AwayPts," "(Q1HomePts + Q2HomePts + Q3HomePts + Q4HomePts) AS HomePts," «Победитель по результатам GameStats» "ЗАКАЗАТЬ LeadChanges DESC" ) df = pd.read_sql (запрос, self.conn) df.index + = 1 возврат df
В матче Голден Стэйт Уорриорз — Юта Джаз произошло 32 смены лидерства! В среднем отведение менялось каждые 1,5 минуты — это звучит как пульсирующий процесс. В конце концов, GSW выиграли игру со счетом 124-123. У нас в списке две игры «Сан-Антонио Шпор». Может быть, «Шпоры» чаще других играют в компромиссные игры?
Самые захватывающие игры (Том 2)
Другой способ статистического определения захватывающих игр основан на количестве ничьих во время игры.
def most_ties (self): query = ( "ВЫБРАТЬ GameDate, AwayTeam, HomeTeam, TimesTied, (Q1AwayPts + Q2AwayPts + Q3AwayPts + Q4AwayPts) AS AwayPts", "(Q1HomePts + Q2HomePts + Q3HomePts + Q4HomePts) как HomePts, победитель как результат из GameStats" «ЗАКАЗАТЬ ПО ВРЕМЕННОМУ УСТРАНЕНИЮ» ) df = pd.read_sql (запрос, self.conn) df.index + = 1 возврат df
Интересно, что мы получаем совершенно разные матчи в топ-5 по сравнению с предыдущим списком.3 из 5 игр перешли в овертайм. В матче Suns v Wizards было 26 ничьей, что означает, что одна команда в среднем играла вничью каждые 108 секунд.
Профессиональные судьи
Да, мы также рассмотрим некоторые важные статистические данные судей. Любите их или ненавидьте, они — огромная часть игры.
def рефери (самостоятельно):
query = ( "ВЫБРАТЬ РЕФЕРА, COUNT (*) AS GameCount FROM"
"("
"(ВЫБЕРИТЕ РЕФЕРА1 КАК РЕФЕРИ ИЗ GameStats)"
"UNION ALL"
"(ВЫБЕРИТЕ РЕФЕРИ2 ИЗ GameStats)"
"UNION ALL"
"(ВЫБЕРИТЕ РЕФЕРИ3 ИЗ GameStats)"
") s"
"ГРУППА ПО РЕФЕРИ ПРИКАЗАТЬ ПО GameCount DESC" )
df = pd. read_sql (запрос, self.conn)
df.index + = 1
возврат df 
read_sql (запрос, self.conn)
df.index + = 1
возврат df Количество судей в лиге (судивших любые игры): 68.
Самые плодовитые судьи: Карл Лейн, Тайлер Форд, Пэт Фраэр, Скотт Фостер и Джош Тивен. Каждый из них судил по 48 игр. В нашем наборе данных было 124 игровых дня. Это означает, что вы не можете смотреть 3 игровых дня подряд, если ни один из них не находится на корте или рядом с ним. Впечатляющий!
Конечные ноты
Эта статья призвана вдохновить вас на то, как использовать веб-данные или другие типы данных.Доступно все больше и больше инструментов, которые можно использовать для анализа общедоступных данных. Я надеюсь, что это пошаговое руководство даст вам несколько идей о том, как заставить данные работать на вас.
Вы также можете использовать этот анализ для построения моделей машинного обучения. Мы выполнили очистку и исследование данных — продвигайте их вперед и используйте ваши любимые алгоритмы, чтобы предсказать шансы команды на победу.
Возможности безграничны.
Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения, не стесняйтесь оставлять их в разделе комментариев ниже.Спасибо за прочтение!
Об авторе
Аттила Тот
Аттила — основатель ScrapingAuthority.com, где он преподает парсинг веб-страниц и инженерию данных. У него есть опыт в разработке и внедрении решений для извлечения и обработки веб-данных. Вы можете посмотреть его канал на YouTube здесь.
NBA не планирует отменять игры после смерти Коби Брайанта
- Легенда баскетбола Коби Брайант погиб в воскресенье в результате крушения вертолета.
- NBA TV сообщает, что никаких планов отмены игр нет.
- Комиссар НБА Адам Сильвер сказал, что Брайант «показал нам, что возможно, когда замечательный талант сочетается с абсолютной преданностью победе».
- Посетите домашнюю страницу Business Insider, чтобы узнать больше.
В воскресенье НБА решило не отменять игры после того, как стало известно, что легенда баскетбола Коби Брайант погиб в результате крушения вертолета в Калифорнии.
В Твиттере изначально было предположение, что игр не будет до конца дня. Однако комментаторы NBA TV пояснили, что, пока официальные лица ассоциации боролись с разрушительными новостями, в ближайшее время не было планов отмены игр.
По данным департамента шерифа округа Лос-Анджелес, на борту Sikorsky S-76, когда он потерпел крушение в Калабасасе, находилось девять человек, и выживших не было. 41-летний Брайант провел 20 лет в «Лос-Анджелес Лейкерс» и считается одним из величайших игроков всех времен.
Комиссар НБА Адам Сильвер выступил с заявлением, в котором выразил опустошение в связи с кончиной Коби Брайанта и его 13-летней дочери Джанны Брайант и выразил свои соболезнования семье Брайант и организации «Лейкерс».
«Коби показал нам, что возможно, когда замечательный талант сочетается с абсолютной преданностью победе», — написал Сильвер. «Он был одним из самых выдающихся игроков в истории нашей игры с легендарными достижениями.
Сильвер продолжил: «Больше всего его будут помнить за то, что он вдохновлял людей во всем мире на то, чтобы они взяли на себя баскетбольный мяч и соревновались изо всех сил. Он был щедрым на приобретенную мудрость и видел свою миссию в том, чтобы поделиться ею с будущими поколениями игроков, с особым удовольствием передавая свою любовь к игре Джане ».
— NBA (@NBA) 26 января 2020 г.
Подробнее:
Команды НБА предстали перед судом и отдали дань уважения баскетбольному кумиру Коби Брайанту минутами тишины, специальной экипировкой и оставлением таймера для броска
Командные сражения Fortnite x NBA позволят вам представлять свою любимую команду в Fortnite
Fortnite — это рай для обручей.
Так же, как плей-офф НБА 2021 года начнется на этой неделе после турнира State Farm Play-In Tournament, Fortnite x NBA: The Crossover разогреется пятидневным соревнованием с участием всех 30 команд НБА. Добро пожаловать в командные сражения Fortnite x NBA!
Игра состоится 19–23 мая 2021 года. Посетите официальную страницу Fortnite x NBA Team Battles, чтобы зарегистрироваться и поддержать свою любимую команду NBA, а также попытаться заработать внутриигровые награды и В-баксы.
План игры
Для начала посетите сайт Fortnite x NBA Team Battles, чтобы зарегистрироваться и присоединиться к своей любимой команде NBA.Обратите внимание, что места для «Участников» в команде ограничены первыми 15 000 игроков, которые зарегистрируются, поэтому, если вы хотите получить шанс заработать внутриигровые награды и В-баксы, присоединяйтесь сейчас. У каждой команды будут дополнительные места на скамейке запасных, чтобы игроки могли зарегистрироваться в качестве «болельщиков», чтобы поддержать свою любимую команду, и при этом у них будет возможность зарабатывать игровые награды.
Однако только первые 550 000 игроков смогут зарегистрироваться в качестве фанатов, после чего все регистрации фанатов будут закрыты.
Задачи и таблицы лидеров команд
В течение первых трех дней командных сражений Fortnite x NBA (19–21 мая) задачи испытаний будут размещены на веб-сайте командных сражений, которые участники и поклонники смогут начать выполнять, чтобы получить игровые награды.Выполняя задания испытания, участники и фанаты имеют возможность разблокировать «Вращение!» внутриигровой спрей и внутриигровой баннер.
Ставки повышаются во время соревнований по выходным (22-23 мая, начало в 12:00 по восточному времени), когда включены таблицы лидеров командных боёв. Следите за выполнением задач вашей команды и прогрессом в таблице лидеров на сайте. Чем выше позиции вашей команды среди команд одной группы, тем больше у вас шансов заработать В-баксы и дополнительную награду — «Трофей чемпионата НБА» за спину.
Примечание о бездействии: если какой-либо Участник не сможет принять участие хотя бы в одном (1) испытании в течение первых 24 часов командных сражений Fortnite x NBA, этот Участник будет удален из своей команды и будет дисквалифицирован в дальнейшем.
участие в командных боях Fortnite x NBA. Кроме того, первый болельщик, зарегистрировавшийся в качестве болельщика этой команды, претендует на место дисквалифицированного Участника в этой команде.
Толпа сходит с ума за в-баксы и игровые награды
Что можно выиграть в командных боях Fortnite x NBA? Вот что вы можете заработать, выполняя задания испытаний или входя в одну из трех лучших команд после завершения командных сражений Fortnite x NBA в воскресенье, 23 мая, в 23:59 по восточноевропейскому времени.Полную информацию о наградах см. В Условиях участия в командных боях Fortnite x NBA.
| Требование | Награда |
| Участников в рейтинговой команде №1 | 500 В-баксов + внутриигровая косметика Fortnite «Трофей чемпионата НБА» Блестящая задняя часть |
| Поклонники первой команды NBA | Внутриигровая косметика Fortnite «Трофей чемпионата НБА» Блестящая задняя часть |
| Членов второй рейтинговой команды NBA | 300 В-баксов |
| Членов 3-й команды NBA | 100 В-баксов |
| Выполните 3 задания (участники + фанаты) | Внутриигровой косметический спрей Fortnite «Spin» |
| Завершить 5 заданий (участники + фанаты) | Внутриигровой баннер Fortnite |
Не входите в команду-победительницу? Награда за титул чемпиона НБА вернется позже.
Статистика, турнирная таблица и правила
По мере того, как начнутся командные сражения Fortnite x NBA, посмотрите, как вы и ваша команда выступаете в официальной таблице лидеров.
Чтобы получить полную информацию о том, как принять участие, прочтите Условия участия и часто задаваемые вопросы Fortnite x NBA Team Battles! Присоединяйтесь к игре сегодня же!
© 2021 NBA Properties, Inc. Все права защищены
Продукт, имеющий официальную лицензию Национальной ассоциации баскетболистов.
