La Copa de Montenegro es un torneo lleno de emoción y sorpresas, donde los equipos locales compiten por el prestigioso título nacional. Cada partido es una oportunidad para ver talentos emergentes y jugadores establecidos demostrando su habilidad en el campo. En este espacio, encontrarás no solo la actualización diaria de los partidos más recientes, sino también análisis expertos y predicciones de apuestas que te ayudarán a tomar decisiones informadas. ¡Sigue leyendo para sumergirte en el mundo del fútbol montenegrino!
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La Copa de Montenegro es una competición donde equipos tanto conocidos como emergentes compiten por la gloria. Aquí te presentamos algunos de los equipos más destacados del torneo:
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El fútbol montenegrino está viviendo un momento emocionante con varias tendencias que están capturando la atención tanto de aficionados como de expertos. Desde tácticas innovadoras hasta jóvenes promesas que están rompiendo moldes, aquí te contamos lo que está ocurriendo en el terreno de juego:
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Más allá del éxito inmediato en la Copa, el fútbol montenegrino tiene un futuro brillante por delante. Con una nueva generación de jugadores emergentes y una creciente pasión por el deporte, Montenegro está listo para dejar una huella duradera en el panorama futbolístico internacional.
<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Apr 18 16:14:37 2018 @author: Xinyu """ import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold def get_data(path): # data = pd.read_csv('Data/train.csv', sep=',') # test = pd.read_csv('Data/test.csv', sep=',') # test['target'] = -1 # data = data.append(test) # data = data.reset_index(drop=True) # data = pd.read_csv(path + 'train.csv', sep=',') # test = pd.read_csv(path + 'test.csv', sep=',') # test['target'] = -1 # data = data.append(test) # data = data.reset_index(drop=True) # train_x = pd.read_csv(path + 'train_x.csv', sep=',') # train_y = pd.read_csv(path + 'train_y.csv', sep=',') # test_x = pd.read_csv(path + 'test_x.csv', sep=',') # train_x = train_x.append(test_x) # train_y['target'] = -1 # data = train_x.merge(train_y) # train_x = pd.read_csv(path + 'train_x.csv', sep=',') # train_y = pd.read_csv(path + 'train_y.csv', sep=',') # test_x = pd.read_csv(path + 'test_x.csv', sep=',') # train_x.columns = ['id'] + [str(i) for i in range(1, 27001)] # train_y.columns = ['id', 'target'] # # test_x.columns = ['id'] + [str(i) for i in range(1, 27001)] # # test_id = test_x['id'] # # test_x.drop(['id'], axis=1) # # # ============================================================================= # # # # # # ============================================================================= # # for i in range(1, 27001): # # train_x[str(i)] = (np.log(train_x[str(i)])+1).astype(int) # # test_x[str(i)] = (np.log(test_x[str(i)])+1).astype(int) # # ============================================================================= data_path = '/Users/Xinyu/PycharmProjects/Tensorflow_ML/Code/' get_data(data_path)<|repo_name|>XinyuZhang1996/Tensorflow_ML<|file_sep># -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue May 22 09:47:34 2018 @author: Xinyu """ import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold def get_data(): path = '/Users/Xinyu/PycharmProjects/Tensorflow_ML/Data/' data_file_name_list_train_test=['train.csv','test.csv'] train_data_file_name='train.csv' columns=data_file_name_list_train_test def cross_validation(data): kfold=KFold(n_splits=5) def xgb(): def lgbm(): def lgbm_cv(): def ensemble(): def predict(): get_data()<|repo_name|>XinyuZhang1996/Tensorflow_ML<|file_sep GPS系统的分类和传感器数据处理流程 主要是基于Google Colab，所以很多时候是使用google自带的东西，比如Google Drive存储数据，Pandas处理数据。 当然这个流程也可以用其他方法实现。 另外，这里只是用到了XGBoost和LightGBM两个库来做分类，但是可以根据需要自己选择合适的分类算法。 1、首先从Google Drive中下载数据，并使用Pandas进行读取。 这里使用了一些辅助函数，来实现这个功能。 在这里有一些关于文件的操作，包括下载文件到指定目录，解压文件到指定目录等等。 class File_Operation: @staticmethod def download_file_from_google_drive(id, destination): """ Download files from Google Drive. :param id: the file ID. :param destination: the path to save the file. :return: """ URL='https://docs.google.com/uc?export=download' session=requests.Session() response=session.get(URL,params={'id':id},stream=True) token=None for key,value in response.cookies.items(): if key.startswith('download_warning'): token=value if token: params={'id':id,'confirm':token} response=session.get(URL,params=params,stream=True) chunk_size=32768 with open(destination,'wb') as f: for chunk in response.iter_content(chunk_size): if chunk: f.write(chunk) def unzip_file(file_path,output_path): with zipfile.ZipFile(file_path,'r') as zfile: zfile.extractall(output_path) def unzip_gz_file(file_path,output_path): with gzip.open(file_path,'rb') as zfile: with open(output_path,'wb') as out_f: out_f.write(zfile.read()) def zip_file(file_path,output_path): with zipfile.ZipFile(output_path,'w') as zfile: zfile.write(file_path) def read_data_from_google_drive(id,file_name): file_name=os.path.join('data',file_name) File_Operation.download_file_from_google_drive(id,file_name+'.zip') File_Operation.unzip_file(file_name+'.zip','data/') def read_data_from_google_drive_gz(id,file_name): file_name=os.path.join('data',file_name) File_Operation.download_file_from_google_drive(id,file_name+'.gz') File_Operation.unzip_gz_file(file_name+'.gz','data/') def read_files_from_google_drive_gz(id,file_name_list,file_output_dir): for file_name in file_name_list: output_path=os.path.join(file_output_dir,file_name) File_Operation.download_file_from_google_drive(id,file_name+'.gz') File_Operation.unzip_gz_file(file_name+'.gz',output_path) def get_data(): google_drive_id='1QkS4Iq3UdM9JN3iGn0PjXOQYsKs6Yw4C' google_drive_id_test='1iITkixt3lC0qYRcDEYK0Wf7RgI4yB-Qt' data_file_name_list_train_test=['train.csv','test.csv'] data_file_output_dir='data' if not os.path.exists(data_file_output_dir): os.makedirs(data_file_output_dir) File_Operation.read_files_from_google_drive_gz(google_drive_id,data_file_name_list_train_test,data_file_output_dir) data=pd.DataFrame() for file in data_file_name_list_train_test: file_path=os.path.join(data_file_output_dir,file) tmp=pd.read_csv(file_path) data=data.append(tmp) return data 如果不想把数据保存到Google Drive中，而是直接下载到本地，可以将上面的函数替换为下面的函数： def get_data(): data=pd.DataFrame() data=pd.read_csv('train.csv') return data 最后得到的data就是包含训练集和测试集的数据了。 当然，还可以对数据进行一些预处理等操作。 2、对数据进行预处理。 这里需要做一些简单的数据预处理，包括： （1）将时间戳转换为具体的时间，并且增加一列年份列。 （2）将GPS坐标转换为经纬度。 （3）将GPS信息分为陆地和海洋信息，并且删除不必要的信息。 （4）将传感器信息分为陆地和海洋信息，并且删除不必要的信息。 （5）删除不必要的列。 （6）按照设备ID分组并且排序。 def get_time_stamp(time_stamp): time_stamp=time_stamp.astype(str) time_stamp=time_stamp.apply(lambda x:x[:4]+'-'+x[4:6]+'-'+x[6:8]+' '+x[8:10]+':'+x[10:12]+':'+x[12:14]) time_stamp=pd.to_datetime(time_stamp) return time_stamp def convert_gps_coordinate(gps_lat,gps_lon): gps_lat=gps_lat.apply(lambda x:x/600000).apply(lambda x:x-100+int(x)) gps_lon=gps_lon.apply(lambda x:x/600000).apply(lambda x:x-100+int(x)) return gps_lat,gps_lon class Data_Preprocess: def __init__(self,data): self.data=data.copy() def convert_time_stamp(self): self.data['time']=get_time_stamp(self.data['time']) self.data['year']=self.data['time'].dt.year return self.data def convert_gps_coordinate(self): self.data['gps_lat'],self.data['gps_lon']=convert_gps_coordinate(self.data['gps_lat'],self.data['gps_lon']) return self.data def separate_gps_land_ocean(self): land=self.data[self.data['label']=='LAND'] ocean=self.data[self.data['label']=='OCEAN'] land.drop(['label'],axis=1,inplace=True) ocean.drop(['label'],axis=1,inplace=True) return land,ocean def separate_sensor_land_ocean(self): land=self.data[self.data['label']=='LAND'] ocean=self.data[self.data['label']=='OCEAN'] land.drop(['rssi_0','rssi_3','rssi_6'],axis=1,inplace=True) ocean.drop(['acc_0','acc_1','acc_2','mag_0','mag_1','mag_2'],axis=1,inplace=True) return land,ocean def drop_columns(self): self.data.drop(['device_id','time'],axis=1,inplace=True) return self.data def sort_by_device_id(self): self.data=self.data.sort_values(by='device_id') return self.data 下