更多前沿体育&AI资讯内容

联系：MaxGBX

Max大郭（备注：郭佰鑫）

一位运营着公众号体育科学和AI大模型爱好者，喜欢刷科技资讯的大学生

联系我：MaxGBX （欢迎科研、产品、自媒体合作交流）

我的微信留在上方了↑我郭佰鑫回来啦！！！（也可以看看我的视频号/抖音/小红书/知乎）

▲想合作的，欢迎您联系我

有任何想法欢迎您私信或评论，有问题可以联系MaxGBX（我的微信）

文章比较长，希望各位有耐心阅读！我的文章以及相关资讯同时也会发表到Linkedin和X欢迎你们也关注一下哈哈！（欢迎Github互关）

自我感觉这个紫色还挺好看的...（作者本人很喜欢蓝紫色）你们要是有好的体育科学/心理学书籍推荐可以私信作者，或者你们最近看到了什么好的大模型也可以分享。我也愿意分享你们的研究/产品/书籍（如果合适的话）

如果您认可我的内容的话，我非常希望您可以帮我转载/传播一下，让更多人了解前沿的文献/产品相关资讯！大郭在这里抱拳了

我联系方式放在文末了！

欢迎大家到腾讯元宝首页或公众号后台与我个人创建的AI智能体对话！（知识库是使用的我的公众号文章）

▲ 图片标题

一个基于 Google AI Studio 和 Gemini 构建的 NBA 数据智能分析项目，名为 “CourtVision Analyst”。它融合了 AI 驱动的智能代理技术与专业篮球数据分析能力，支持用户通过自然语言与复杂 NBA 数据集交互，实现实时数据检索、专业指标计算（如 PER、调整真实命中率等）及深度战术洞察。项目采用 Vite 和 React 搭建，需配置 Gemini API 密钥（需注意安全保护及可能产生的 API 费用），数据更新依赖 NBA 官方源同步周期，适合球迷、球探或开发者探索 NBA 数据背后的战术逻辑与球员表现。（可以访问我的Github）

有数据爬取，数据分析可视化、机器学习分析，深度学习，NLP相关的也可以私信我

databallpy：一个专为足球数据分析设计的Python库引言：databallpy的概述与重要性

databallpy是一个开源的Python包，专门用于加载、预处理、可视化和同步足球（soccer）事件数据（如传球、射门、盘带等离散事件）和跟踪数据（如球员和球的位置随时间变化的连续记录）。 这个库的核心目标是标准化足球分析流程，通过创建一个统一的Game对象来整合两种数据流，从而简化复杂的数据处理任务。它特别适用于体育数据科学家、分析师、教练和研究人员，帮助他们从比赛数据中提取有价值的洞见，如战术模式、球员表现和比赛动态。

自项目启动以来，databallpy已发展成为一个社区驱动的工具，在GitHub上积累了54个星标、15个分叉和2个关注者，由Alek050主导维护，并有10位贡献者参与，包括DaanGro、rdghe、Swopper050等。 它采用MIT许可协议，鼓励开放协作。截至2026年1月，该库的最新版本为v0.7.2rc（2025年12月8日发布），带来了Kloppy集成的优化、对空值的更好处理和时区感知功能。 与其他库如Kloppy（专注于数据解析）和floodlight（强调可视化）相比，databallpy的独特之处在于其智能同步算法和内置足球指标计算，使其成为端到端分析的理想选择。

在足球数据分析领域，databallpy解决了常见痛点：数据格式不统一、时间戳错位和手动整合的复杂性。通过借用生物信息学的Needleman-Wunsch算法，它确保了事件顺序的完整性，同时优化对齐精度。 这个库不仅支持专业数据集，还内置DFL（德国足球联盟）的开放数据，便于初学者快速上手。以下将详细介绍其核心功能，包括安装、数据加载、同步、预处理、可视化、指标计算等，每个部分结合代码示例和实际应用场景进行说明，以帮助您全面理解并应用于长文写作。

安装与环境配置：快速启动databallpy基本安装步骤

安装databallpy非常简单，只需使用pip命令即可完成。推荐在Python 3.8或更高版本的环境中使用，以确保兼容性。

• 核心安装：

  pip install databallpy

  这会安装基本依赖，如numpy、pandas等，用于标准功能。

• 扩展安装（推荐）：如果需要支持更多数据格式，安装Kloppy集成版本：

  pip install 'databallpy[kloppy]'

  Kloppy是一个开源足球数据标准化库，通过它，databallpy可以扩展到更多提供商，如StatsBomb、DataFactory或HawkEye。 这个集成在v0.7.0版本中引入，大大提升了库的灵活性。

安装后，您可以验证版本：

import databallpy

print(databallpy.__version__) # 输出如 '0.7.2rc'

环境依赖与注意事项

databallpy依赖于科学计算库，如pandas用于数据帧操作、numpy用于数值计算，以及matplotlib用于可视化。 如果遇到依赖冲突，建议使用虚拟环境（venv或conda）。此外，库支持时区感知的日期时间处理，这在处理国际比赛数据时特别有用，避免跨时区偏差。 对于初学者，文档建议从Jupyter Notebook开始实验，以交互式方式探索功能。

数据加载与整合功能：多源数据无缝接入支持的数据提供商与格式

databallpy的核心功能之一是数据加载，它支持多种事件和跟踪数据提供商，避免手动格式转换的麻烦。

• 事件数据提供商：Opta（XML格式）、Metrica（CSV/XML）、Instat、SciSports、Sportec Solutions (DFL)。这些格式覆盖了专业联赛如英超或德甲的事件记录。

• 跟踪数据提供商：Tracab（包括Sportec格式，DAT文件）、Metrica、Inmotio。这些提供高频位置数据，通常每秒25-30帧。

通过Kloppy集成，还可以扩展到更多来源，如IMPECT、Hudl Statsbomb、DataFactory、Sportec Solutions AG、Opta/Stats Perform、Hudl Wyscout和Metrica Sports等事件数据，以及SkillCorner、Hawk-Eye、PFF/Gradient Sports、Signality、Sportec Solutions AG、Stats Perform、Metrica Sports和TRACAB等跟踪数据。

从本地文件加载数据

使用get_game函数从自定义文件创建Game对象：

from databallpy import get_game

game = get_game(

tracking_data_loc="../data/tracking_data.dat", # 跟踪数据路径

tracking_metadata_loc="../data/tracking_metadata.xml", # 跟踪元数据

tracking_data_provider="tracab",

event_data_loc="../data/event_data_f24.xml", # 事件数据路径

event_metadata_loc="../data/event_metadata_f7.xml", # 事件元数据

event_data_provider="opta"

)

这个函数自动解析文件，生成包含事件DataFrame和跟踪DataFrame的Game对象。 在实际应用中，这适合处理私有数据集，如俱乐部内部比赛记录。

加载开放数据集

databallpy内置支持DFL开放数据集，包括7场德国联赛比赛（2场德甲一级、5场二级），采用CC-BY 4.0许可。 使用get_open_game：

from databallpy import get_open_game

game = get_open_game(dataset_id="J03WMX") # 示例：科隆 vs 拜仁

首次加载会自动下载并缓存数据。常量OPEN_GAME_IDS_DFL列出所有可用ID，便于选择。 这为学术研究或教程提供了即用资源，避免数据收集的门槛。

Kloppy集成加载

对于扩展格式：

from kloppy import sportec

from databallpy import get_game_from_kloppy

event_dataset = sportec.load_open_event_data(match_id="J03WPY")

tracking_dataset = sportec.load_open_tracking_data(match_id="J03WPY", only_alive=False)

game = get_game_from_kloppy(tracking_dataset=tracking_dataset, event_dataset=event_dataset)

这个功能在v0.7.0中添加，支持更多提供商，提升了库的普适性。

在应用场景中，数据加载功能可用于批量分析多场比赛，例如评估一支球队的赛季表现，通过循环加载多个Game对象并聚合指标。

数据同步功能：智能对齐事件与跟踪同步算法原理

databallpy的标志性功能是数据同步，使用Needleman-Wunsch算法（源自生物信息学的序列对齐方法）来对齐事件和跟踪数据。 这个算法考虑时间和空间因素，确保事件顺序不变，同时最小化错位成本。相比简单的时间偏移，它更适合快速事件序列，如连续传球或射门。

同步操作示例

简单调用：

game.synchronise_tracking_and_event_data

同步后，事件DataFrame添加“tracking_frame”列，引用对应帧。 文档提供视频对比：not_synced.mp4 vs synced.mp4，展示差异。

实际应用与优势

在战术分析中，同步确保了精确关联，如射门时球员位置的匹配。 研究显示，这种方法优于传统成本函数，尤其在高强度段落。 对于自定义，算法支持调整窗口或权重，但默认设置已优化。未来更新计划扩展到更多同步指标。

数据预处理功能：清理与增强数据过滤与质量控制

预处理包括过滤低质量帧，基于置信度或噪声移除数据。 这防止分析偏差，尤其在开放数据集如DFL中常见。

衍生量计算

添加速度和加速度：

game.add_velocity_and_acceleration

从位置坐标计算，指定区间如高速冲刺（>7 m/s）。 其他功能如按球队获取列ID：

home_ids = game.get_column_ids(team="home")

（旧参数已废弃，提升灵活性）。

应用场景

预处理用于清理噪声数据，支持下游任务如指标计算。在球员体能分析中，它帮助量化覆盖距离和爆发力。

可视化支持功能：直观数据探索可视化类型

databallpy内置可视化工具，使用matplotlib生成图表和动画。

• 跟踪数据可视化：球员轨迹和球路径。

• 事件叠加：标记射门等事件。

• 同步对比：前后差异视频。

示例：

game.visualize_tracking_with_events(start_frame=1000, end_frame=2000)

输出动态图，支持导出MP4。

扩展与应用

结合seaborn可创建热区图。 在报告中，可视化用于展示战术，如中场控球分布。未来计划添加更多Notebook示例。

指标计算功能：量化足球表现内置指标概述

databallpy提供多种足球特定指标，从基本到高级，每个有参考文献。

1. 覆盖距离：分段计算距离。

   示例：game.calculate_covered_distance(speed_thresholds=[0, 2, 5, 7])

2. 压力指标：基于Herold & Kempe (2022)，评估压迫。

3. 球队控球率：game.calculate_team_possession

4. 个人球员控球率：基于Vidal-Codina et al. (2022)。

5. **简单预期进球 (xG)**：射门概率。game.calculate_xg

6. **预期威胁 (xT)**：Karun Singh模型，量化威胁。 Notebook展示计算过程。

7. Voronoi模型：空间划分。game.calculate_voronoi

8. 高斯模型：密度估计，参考Fernandez & Born (2018)。

应用与扩展