Introducción a la Premiership Development League de Irlanda del Norte
La Premiership Development League de Irlanda del Norte es el corazón palpitante del fútbol en la región. Esta competición no solo sirve como un trampolín para los talentos emergentes, sino que también captura la pasión y el espíritu competitivo de sus seguidores. Con actualizaciones diarias y análisis expertos, esta plataforma ofrece a los aficionados una experiencia inmersiva y completa, desde los partidos más recientes hasta las predicciones de apuestas más precisas.
Historia y Evolución de la Competición
Desde su creación, la Premiership Development League ha evolucionado significativamente. Originalmente concebida como una liga de desarrollo, ha crecido en prestigio y reconocimiento. A lo largo de los años, ha sido el escenario donde muchos futuros estrellas del fútbol han dado sus primeros pasos. Esta liga no solo es un escaparate para el talento local, sino que también atrae a ojeadores de clubes internacionales en busca de nuevas promesas.
Equipos Destacados
- Lisburn Distillery FC: Conocido por su fuerte base juvenil, Lisburn Distillery ha sido un semillero de talento en la liga.
- Linfield FC: Aunque Linfield es más conocido por su participación en la Premiership de Irlanda del Norte, su equipo reserva compite con fervor en la Development League.
- Glentoran FC: Otro gigante del fútbol irlandés del norte, Glentoran mantiene una presencia formidable en la liga.
- Ards FC: Ards ha demostrado ser un competidor constante, con un historial impresionante en la liga.
Análisis de Partidos Recientes
Los partidos recientes han sido testigos de emocionantes encuentros y resultados sorprendentes. Equipos como Cliftonville FC y Crusaders FC han mostrado un rendimiento destacado, mientras que equipos como Ballymena United continúan luchando por subir en la tabla.
Un partido que capturó la atención fue el enfrentamiento entre Linfield FC y Glentoran FC, donde Linfield demostró su superioridad técnica con un contundente 3-1. Este tipo de encuentros no solo entretienen a los aficionados, sino que también ofrecen valiosas lecciones para los equipos menores.
Predicciones de Apuestas: Expertos al Mando
Las predicciones de apuestas son una parte integral del seguimiento de la Premiership Development League. Nuestros expertos analizan cada partido minuciosamente, considerando factores como el rendimiento histórico, las lesiones clave y las condiciones climáticas. Aquí tienes algunas de nuestras últimas predicciones:
- Partido: Lisburn Distillery vs. Ards FC: Predicción: Empate. Ambos equipos han mostrado un rendimiento equilibrado esta temporada.
- Partido: Linfield FC vs. Cliftonville FC: Predicción: Victoria para Linfield. Con su excelente defensa y ataque coordinado, Linfield tiene las probabilidades a su favor.
- Partido: Glentoran FC vs. Ballymena United: Predicción: Victoria para Glentoran. Glentoran ha estado en buena forma y es probable que mantenga su racha ganadora.
Tácticas y Estrategias
Las tácticas desempeñan un papel crucial en el éxito de los equipos en la Premiership Development League. Los entrenadores están constantemente adaptando sus estrategias para contrarrestar las fortalezas de sus oponentes y explotar sus debilidades.
- Táctica 4-4-2: Utilizada por equipos como Linfield y Glentoran, esta formación equilibra defensa y ataque.
- Táctica 3-5-2: Preferida por equipos como Lisburn Distillery, permite una sólida defensa central con apoyo adicional en el mediocampo.
- Táctica 4-3-3: Adoptada por equipos ofensivos como Cliftonville, esta formación maximiza el potencial ofensivo.
Impacto Comunitario y Desarrollo Juvenil
La Premiership Development League no solo es una plataforma deportiva; también juega un papel crucial en el desarrollo comunitario. Los clubes invierten significativamente en programas juveniles, asegurando que las futuras generaciones tengan acceso a entrenamiento de calidad y oportunidades deportivas.
Estos programas no solo desarrollan habilidades futbolísticas, sino que también enseñan valores importantes como el trabajo en equipo, la disciplina y el respeto. Al fomentar estos valores desde una edad temprana, la liga está contribuyendo a la formación integral de jóvenes futbolistas.
Nuevas Estrellas Emergentes
Cada temporada trae consigo nuevas promesas del fútbol irlandés del norte. Jugadores como Michael O'Neill (Lisburn Distillery) y Connor McLaughlin (Glentoran) han estado destacándose por su habilidad técnica y visión de juego.
- Marcador Destacado: Michael O'Neill: Su capacidad para realizar pases precisos bajo presión lo ha convertido en una pieza clave para Lisburn Distillery.
- Dribble Maestro: Connor McLaughlin: Conocido por su habilidad para driblar pastando múltiples defensores, McLaughlin es una amenaza constante en el ataque.
Tecnología e Innovación en el Fútbol
adityachandrashekhar/Miscellaneous<|file_sep|>/Django/Importing data into Django models.py
from django.db import transaction
import pandas as pd
from myapp.models import MyModel
@transaction.atomic
def load_data():
with transaction.atomic():
# We want to read the data from a CSV file into the MyModel model
df = pd.read_csv('path/to/file.csv')
for index,row in df.iterrows():
obj = MyModel()
obj.field1 = row['col1']
obj.field2 = row['col2']
obj.save()
# Call this function to load data into the model
load_data()
<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Apr 17 19:35:40 2019
@author: Aditya Chandrashekhar
"""
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('C:/Users/adity/Downloads/movies_metadata.csv', low_memory=False)
print(df.columns)
print(df.shape)
df.head()
# Filtering out non English movies
df = df[df['original_language'] == 'en']
print(df.shape)
# Removing rows with no popularity or vote_count column
df = df.dropna(subset=['popularity','vote_count'])
print(df.shape)
# Removing rows with year as NaN or zero
df['year'] = df['release_date'].apply(lambda x: str(x).split('-')[0] if len(str(x).split('-')) > 0 else np.nan)
df = df.dropna(subset=['year'])
df['year'] = df['year'].astype('int64')
print(df.shape)
# Sorting and selecting top 5000 movies by popularity
df.sort_values(by=['popularity'], ascending=False,inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)
df.drop(columns='index',inplace=True)
df = df[:5000]
print(df.shape)
# Dropping columns that are not useful for recommendation system
cols_to_drop = ['adult','belongs_to_collection','budget','genres','homepage','id',
'imdb_id','original_language','original_title','overview','poster_path',
'production_companies','production_countries','release_date','revenue',
'runtime','spoken_languages','status','tagline','video']
df.drop(columns=cols_to_drop,inplace=True)
# Dropping duplicate movies with same title and year of release
df.drop_duplicates(subset=['title','year'],inplace=True)
# Setting index as movie id for easy mapping with user movie rating matrix
df.index.name = 'movie_id'
df.reset_index(inplace=True)
# Creating pivot table of user rating matrix with movies as rows and users as columns
ratings_pivot_matrix = pd.pivot_table(ratings_df,index='movie_id',columns='user_id',values='rating')
# Creating pivot table of movie title matrix with movies as rows and users as columns
movies_pivot_matrix = pd.pivot_table(df,index='movie_id',columns='user_id',values='title')
# Creating pivot table of movie genre matrix with movies as rows and users as columns
genres_pivot_matrix = pd.pivot_table(genres_df,index='movie_id',columns='user_id',values='genres')
print(ratings_pivot_matrix.shape)
print(movies_pivot_matrix.shape)
print(genres_pivot_matrix.shape)
# Combining all three pivot tables to get final user rating matrix with movie title and genre info also available for each user-movie pair
final_ratings_matrix_df = ratings_pivot_matrix.merge(movies_pivot_matrix,left_index=True,right_index=True).merge(genres_pivot_matrix,left_index=True,right_index=True)
final_ratings_matrix_df.fillna(0,inplace=True)
final_ratings_matrix_df.head()
# Converting final user rating matrix dataframe to numpy array for further processing
final_ratings_matrix_nparray = final_ratings_matrix_df.to_numpy()
<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Apr 17 15:26:45 2019
@author: Aditya Chandrashekhar
"""
import pandas as pd
# Reading the dataset into pandas dataframe from csv file
movies_df = pd.read_csv('C:/Users/adity/Downloads/movies_metadata.csv', low_memory=False)
ratings_df = pd.read_csv('C:/Users/adity/Downloads/ratings_small.csv')
print(movies_df.columns)
print(ratings_df.columns)
# Checking the number of unique values in the user id column in ratings dataset
unique_users_in_ratings_df = ratings_df['userId'].nunique()
print(unique_users_in_ratings_df)
# Filtering out non English movies
movies_df = movies_df[movies_df['original_language'] == 'en']
# Removing rows with no popularity or vote_count column
movies_df.dropna(subset=['popularity','vote_count'], inplace=True)
# Removing rows with year as NaN or zero
movies_df['year'] = movies_df['release_date'].apply(lambda x : str(x).split('-')[0] if len(str(x).split('-')) > 0 else np.nan)
movies_df.dropna(subset=['year'], inplace=True)
movies_df['year'] = movies_df['year'].astype('int64')
# Sorting and selecting top 5000 movies by popularity
movies_df.sort_values(by=['popularity'], ascending=False,inplace=True)
movies_df.reset_index(inplace=True)
movies_df.drop(columns='index', inplace=True)
movies_df.head()
# Dropping columns that are not useful for recommendation system
cols_to_drop_movies_df = ['adult','belongs_to_collection','budget',
'genres','homepage','id',
'imdb_id','original_language',
'original_title','overview',
'poster_path',
'production_companies',
'production_countries',
'release_date',
'revenue',
'runtime',
'spoken_languages',
'status',
'tagline',
'video']
movies_df.drop(columns=cols_to_drop_movies_df,inplace=True)
# Dropping duplicate movies with same title and year of release
movies_df.drop_duplicates(subset=['title','year'],inplace=True)
# Setting index as movie id for easy mapping with user movie rating matrix
movies_df.index.name = 'movie_id'
movies_df.reset_index(inplace=True)
movies_df.head()
<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Apr 17 19:56:43 2019
@author: Aditya Chandrashekhar
"""
import pandas as pd
def get_similar_movies(movie_title):
# Getting the index number for given movie title
index_of_movie_title=final_ratings_matrix_nparray[final_ratings_matrix_nparray[:,1]==movie_title][0][0]
# Getting all the similarity scores for given movie title
similar_movies_similarity_scores_array=final_ratings_matrix_nparray[index_of_movie_title][4:]
# Getting all the indices corresponding to similar movies similarity scores
similar_movies_indices_array=np.where(similar_movies_similarity_scores_array!=0)[0]
# Creating list of similar movies indices
similar_movies_indices_list=list(similar_movies_indices_array.astype(int))
# Creating list of similar movies similarity scores
similar_movies_similarity_scores_list=list(similar_movies_similarity_scores_array[similar_movies_indices_array])
# Creating dictionary to map similar movies indices to their similarity scores
similar_movies_similarity_scores_dict=dict(zip(similar_movies_indices_list,similar_movies_similarity_scores_list))
# Sorting dictionary in descending order based on similarity score
sorted_similar_movies_similarity_scores_dict=sorted(similar_movies_similarity_scores_dict.items(), key=lambda kv:(kv[1], kv[0]), reverse=True)
# Getting top 10 most similar movies
top_10_similar_movies_indices_list=[x[0] for x in sorted_similar_movies_similarity_scores_dict[:10]]
# Getting titles for top 10 most similar movies
top_10_similar_movies_titles_list=[list(final_ratings_matrix_nparray[x][:1])[0][1] for x in top_10_similar_movies_indices_list]
return top_10_similar_movies_titles_list
<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Apr 17 16:12:24 2019
@author: Aditya Chandrashekhar
"""
import pandas as pd
def create_genres_dictionary(genres_dataframe):
# Creating empty dictionary to store genres info
genres_dictionary={}
# Iterating over each row of genres dataframe
for index,row in genres_dataframe.iterrows():
# Getting list of genres from genres column
genres=row['genres'].split('|')
# Iterating over each genre in list of genres
for genre in genres:
# If genre is already present in dictionary then increment its count by one
if genre in genres_dictionary:
genres_dictionary[genre]+=1
else:
# Else add genre to dictionary with count one
genres_dictionary[genre]=1
return genres_dictionary
def create_genres_one_hot_encoding_dataframe(genres_dataframe):
# Creating empty dataframe to store one hot encoded genres info
genres_one_hot_encoding_dataframe=pd.DataFrame()
# Getting dictionary containing all unique genres and their counts
genres_dictionary=create_genres_dictionary(genres_dataframe)
# Adding all unique genres as columns to empty dataframe
for key in list(genres_dictionary.keys()):
genres_one_hot_encoding_dataframe[key]=0
# Iterating over each row of genres dataframe
for index,row in genres_dataframe.iterrows():
# Getting list of genres from genres column
genres=row['genres'].split('|')
# Iterating over each genre in list of genres
for genre in genres:
# Setting value one for current genre column corresponding to current row
genres_one_hot_encoding_dataframe.loc[index][genre]=1
return genres_one_hot_encoding_dataframe
<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Apr 17 19:41:57 2019
@author: Aditya Chandrashekhar
"""
import pandas as pd
def get_top_10_most_popular_titles():
# Creating list of top ten most popular titles
top_10_popular_titles_list=list(final_ratings_matrix_nparray[:,1])[:10]
return top_10_popular_titles_list
<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Apr 17 16:07:42 2019
@author: Aditya Chandrashekhar
"""
import pandas as pd
def create_user_movie_rating_dictionary(ratings_dataframe):
# Creating empty dictionary to store user-movie-rating info
user_movie_rating_dictionary={}
# Iterating over each row of ratings dataframe
for index,row in ratings_dataframe.iterrows():
# Getting current user id , current movie id and current rating
user_id=row['userId']
movie_id=row['movieId']
rating=row['rating']
# If user id is already present in dictionary then check if movie id is present under that user id
if user_id in user_movie_rating_dictionary:
if movie_id not in user_movie_rating_dictionary[user_id]:
# If movie id is not present under that user id then add it along with rating
user_movie_rating_dictionary[user_id][movie_id]=rating
else:
pass
else:
# Else add new entry to dictionary for new user id along
