Estadísticas y predicciones de Bad Homburg Open

Estrenos y Predicciones del Abierto de Bad Homburg en Alemania

¡Bienvenidos, aficionados al tenis! Mañana se avecina un emocionante día en el Abierto de Bad Homburg, un evento que ha capturado la atención de los fanáticos del tenis a nivel internacional. Los mejores jugadores se enfrentarán para mostrar sus habilidades en las canchas verdes de Bad Homburg. En esta publicación, exploraremos los partidos destacados, ofreceremos una guía detallada sobre cómo ver las transmisiones en vivo y te daremos predicciones de expertos para que puedas disfrutar del juego con perspicacia y entusiasmo. Prepara tus apuestas y acompáñanos en este recorrido lleno de acción y estrategia.

Programa de Partidos Destacados para Mañana

Después de emocionar a los espectadores con rondas preliminares, mañana promete ser una jornada repleta de competencia intensa. Aquí están los partidos más esperados del día:

• Partido Principal: Novak Djokovic vs. Rafael Nadal
  Considerado uno de los mejores enfrentamientos en la historia del tenis, este partido ciertamente será el centro de atención. Ambos jugadores, conocidos por su tenacidad y habilidad excepcional, prometen ofrecer un espectáculo inolvidable.
• Serena Williams vs. Simona Halep
  En el campo de las mujeres, este enfrentamiento promete ser demostración de potencial y líneas de juego creativas. Ambas jugadoras llevan registros impresionantes el uno contra el otro.
• Partido de Cuarta Ronda: Daniil Medvedev vs. Alexander Zverev
  Este duelo presenta a dos talentos emergentes del tenis europeo. Ambos jugadores buscan dejar su huella en el recorrido hacia los cuartos de final.

Cómo Ver Transmisiones en Vivo

Si no puedes asistir personalmente, no te preocupes. Te contamos dónde y cómo puedes seguir los emocionantes partidos desde cualquier lugar.

• Transmisión Oficial: La plataforma oficial del torneo ofrece cobertura completa. Suscríbete para acceder a partidos en vivo.
• Servicios de Streaming: Plataformas como Amazon Prime Video y Sky Go ofrecen transmisiones en vivo a sus suscriptores.
• Sociales y Redes: Sigue cuentas oficiales y hashtag relacionados para actualizaciones y momentos destacados en tiempo real (#BadHomburgOpen).

Predicciones de Expertos: Apuestas Inteligentes

Para los entusiastas del deporte que gustan de apostar, aquí te brindamos algunas predicciones basadas en análisis detallados del rendimiento de los jugadores:

Análisis del Torneo

• Novak Djokovic: El Favorito
  Su consistencia y resistencia en los partidos largos lo destacan como un fuerte contendiente. Pode<|repo_name|>kahayb/hzf_fst_analysis<|file_sep|>/functions/scipy_functions.py import numpy as np import scipy from scipy.optimize import fsolve from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import scipy.interpolate as interp from scipy.signal import savgol_filter import warnings from functools import wraps def check_positive(x): x = float(x) return x > 0 def jacobian(func, X0, args=(1,), tol=1e-4): """ Calculate Jacobian by finite difference method. Parameters ---------- func: python func A python function or lambda. arg1: float or list of float Initial x for the computation of Jacobian. args: tuple, optional Other arguments passed to `func`. The default is (1,). eps: float, optional Perturbation values. The default is 1e-4. Returns ------- Jacobian of func at X0. Notes ----- To find Jacobian matrix: J = df_i/dx_j = (f_i(x + eps*xi_j) - f_i(x))/eps where eps is small and xi_j is unit vector with j'th element 1 and others zero. Examples -------- >>> def f(x): return np.array([x[0] + np.exp(x[1]), x[0] ** 2]) >>> jacobian(f, [1, 2]) array([[1. , 7.3890561 ], [2. , 0. ]]) """ X0 = np.array(X0) shape = X0.shape if len(shape) == 1: n = shape[0] m = len(func(*((X0,) + args))) J = np.zeros((m, n)) for i in range(n): delta = np.zeros(n) delta[i] = tol J[:, i] = (func(*(X0 + delta,) + args) - func(*((X0,) + args))) / tol return J else: return False def rootfinder(func, x0, args=(), fulldomain=True, disp=False, fulloutput=False, jactol=1e-4, **kwds): """ Wrapper for scipy.optimize.root finder function. Implemented to solve Equation Z[X,Y] = 0 where the `func` is asymmetrical in inputs X and Y. Parameters ---------- func: python func Takes (x,y) as inputs and returns (Z,) x0: float or list of float Initial guess for the rootfinder args: tuple, optional Other arguments passed to `func`. The default is (). fulldomain: bool, optional Whether to solve over the full domain and locate all minima over a range of Y. disp: bool, optional Display information to stdout. The default is False. fulloutput: bool, optional If True, return output `sol` and info `ifst`. The default is False. jactol: float, optional Tolerance for computing the Jacobian. The default is 1e-4. Returns ------- sol: sol.x or {sol.x, infodict} if fulloutput=True. x such that func(x,*args) = 0. Notes ----- Uses scipy.optimize.root_hybr method which is implemented using the Powell hybrid method. This is a wrapper for scipy.optimize.root as it implements the function with asymmetrical inputs. ``scipy.optimize.root`` requires a vector function of a single vector argument and a Jacobian matrix function of that single vector argument. """ # prepare initial values X0 = np.array(x0) if X0.ndim > 1: n = X0.shape[1] X0 = X0.ravel() else: n = len(X0) Y0 = np.zeros(n) if fulldomain is True: L = len(x0) def funcY(y): funcX = np.zeros((L, L)) for i in range(L): funcX[i] = func(X0[i], y) return funcX.ravel() res = scipy.optimize.root(funcY, Y0, method='hybr', jac=jacobian, tol=jactol, **kwds) roots = res.x.reshape((-1, L)) Y0min = roots[np.argmin(np.abs(res.fun).sum(1))].ravel().tolist() def funcX(x): return func(x, Y0min) res = scipy.optimize.root(funcX, X0, method='hybr', jac=jacobian, tol=jactol, **kwds) roots = res.x if fulloutput is True: return roots.tolist(), res else: return roots.tolist() else: # solve for given x0 def funcX(x): return func(x, Y0) res = scipy.optimize.root(funcX, X0, method='hybr', jac=jacobian, tol=jactol, **kwds) if fulloutput is True: return res.x.tolist(), res else: return res.x.tolist() # def nonincreasing(series): # if not isinstance(series, pd.Series): # series = pd.Series(series) # cat = series.cat.codes.argsort() # series = series.reindex(cat) # return series.duplicated(keep='last') def newton(func, x0, args=(), tol=1.48e-8, maxiter=50, disp=True): """ Wrapper for scipy.optimize.newton method. Parameters ---------- func: python func Function of which to compute the root. x0: float or list of float Initial guess for the rootfinder. args: tuple, optional Other arguments passed to `func`. The default is (). tol: float, optional Tolerance for termination. The default is 1.48e-8. maxiter: int, optional Maximum number of iterations before termination. The default is 50. disp: bool, optional. If True raise RuntimeError if the algorithm didn't converge. The default is True. Returns ------- sol: sol.x or {sol.x, infodict} if fulloutput=True. x such that func(x,*args) = 0. Notes ----- Uses the secant method by default. https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.newton.html#scipy.optimize.newton Different from the root finder implemented above as it does not return multiple roots. """ # warnings.filterwarnings('error') # @decorate_jacc_newton # def decorate_jacc_newton(func): # @wraps(func) # def wrapper(jacb): # jacobian = jacb.jacobian if callable(jacb.jacobian) else lambda x: jacb.jac # return newton(func, x0=x0, args=args, tol=tol, # maxiter=maxiter, # fprime=lambda x: jacobian(x), # ) # return wrapper # if isinstance(jacobian, np.ndarray): # jac = lambda x: jacobian # elif callable(jacobian): # jac = lambda x: jacobian(x) # else: # try: # jac = jacobian.jacobian if callable(jacobian.jacobian) else # lambda x: jacobian.jac # except AttributeError: # warnings.warn("Provided Jacobian must be np.array or numpy or have .jacobian or .jac.") # raise # try: # sol = newton(func, x0=x0, args=args, tol=tol, # fprime=jac, # maxiter=maxiter, # ) # if disp is True and not sol.converged: # raise RuntimeError("Failed to converge.") # except RuntimeWarning as rw: # if 'divide by zero encountered in true_divide' in rw.args[0]: # warnings.warn("Derivative was zero.") # raise rw # except RuntimeWarning as rw: # warnings.warn(str(rw) + '. Function may not be differentiable.') # sol = fsolve(func, x0) # return sol # try: # sol = newton(func, x0=x0, args=args, tol=tol, # maxiter=maxiter, # ) # if disp is True and not sol.converged: # raise RuntimeError("Failed to converge.") # except RuntimeWarning as rw: # if 'divide by zero encountered in true_divide' in rw.args[0]: # warnings.warn("Derivative was zero.") # raise rw # except RuntimeWarning as rw: # warnings.warn(str(rw) + '. Function may not be differentiable.') # sol = fsolve(func, x0) # return sol def convolve_overlap(f,kernel, mode='reflect'): """Convolves signals using linear overlap padding.""" if callable(kernel): kernelwidth = int(np.sqrt(len(kernel(f)))) kernelwidth += 1 - kernelwidth % 2 # make it odd kernelwidth+=2 # add two to minimize edge effects. kw=(kernelwidth,) * f.ndim else: kernelwidth=len(kernel) kernelwidth+=2 # add two to minimize edge effects. kw=(kernelwidth,) * f.ndim return np.pad(f, kw, mode=mode, ) .apply_along_axis(lambda f: np.convolve(f,kernel,'valid'), -1, ) def auto_reject(qrs_durations): """Creates a boolean index to drop large QRS durations. Attempts to fit a gamma distribution to the QRS durations and where vales exceed the upper 95th normal limit they are excluded. Parameters ---------- qrs_durations: list or array-like. QRS durations in seconds. Returns ------- index: boolean index of shape qrs_durations. True where good values occur. Raises ------ ValueError if no QRS durations are greater than zero.""" # print(qrs_durations) qrs_durations = np.asarray(qrs_durations) # print(qrs_durations.shape) if np.sum(qrs_durations <= 0) == len(qrs_durations): raise ValueError("No positive QRS durations found.") alpha_stat,scale_stat=stats.gamma.fit(qrs_durations[qrs_durations > 0],floc=0) # print("alpha_stat={}, scale_stat={}".format(alpha_stat,scale_stat)) upperthresh=stats.gamma.ppf(q=.95, a=alpha_stat, scale=scale_stat,floc=0) # print("upperthresh={}".format(upperthresh)) index=np.zeros_like(qrs_durations,dtype=bool) # print(index.shape) index[qrs_durations <= upperthresh] = True # print(index.shape) # sanity check - does this drop too many values? # if it does we warn and just set maximum rejection to 10%. if .8 > np.sum(index)/float(len(index)): warnings.warn("Auto reject threshold high ({:.2%}). Setting to maximum.".format(np.sum(index)/len(index))) index[:] = True index[np.argsort(qrs_durations)[-int(.1*len(index))]] = False return index def auto_reject_qrs(scores): scores=np.asarray(scores) alpha_stat,scale_stat=stats.gamma.fit(scores[scores > 0],floc=0) upperthresh=stats.gamma.ppf(q=.95, a=alpha_stat,scale=scale_stat,floc=0) index=np.zeros_like(scores,dtype=bool) index[scores <= upperthresh] = True # sanity check - does this drop too many values? # if it does we warn and just set maximum rejection to 10%. if .8 > np.sum(index)/float(len(index)): warnings.warn("Auto reject threshold high ({:.2%}). Setting to maximum.".format(np.sum(index)/len(index))) index[:] = True index[np.argsort(scores)[-int(.1*len(index))]] = False idx=np.where(index)[0] return idx return np.where(index)[0] def auto_reject_rng(scores): scores=np.asarray(scores) if len(scores) == 0: return [False] alpha_stat,scale_stat=stats.gamma.fit(scores[scores > 0],floc=0) upperthresh=stats.gamma.ppf(q=.95, a=alpha_stat,scale=scale_stat,floc=0) lowerthresh=scores[np.where(scores > 0)[0][1]] # strict non-zero positive threshold. lindex=np.zeros_like(scores,dtype=bool) uindex=np.zeros_like(scores,dtype=bool) lindex[lowerthreshscores] = True inindex=np.logical_and(lindex,uindex) indices=np.where(inindex)[0] return indices def sparse_to_full(runs,idxs_s): """Converts a sparse index to a dense index.""" runs=np.asarray(runs) idxs_s=np.asarray(idxs_s) outidxs=np.zeros(runs[-1],dtype=bool) for run,idxs in zip(runs,idxs_s): outidxs[np.arange(run)[idxs]] = True return outidxs def estimate_ivar(residuals,dof=None): """Estimate inverse variance of residuals from forecast error.""" # convert residuals to nan if they are outside the expected spread of residual ditributions. residuals=residuals.copy() residuals[np.abs(residuals) > stats.norm.ppf(.975)] = np.nan # estimate dof as number of records/pieces of data used in spread estimation. if dof is None: dof=len(residuals[~np.isnan(residuals)]) # estimate variance from remaining residuals. var=np.nanvar(residuals) # Now apply WLS linear-model variance estimation formula where dof / dof_residuals ~ n, invvar=dof/float(dof-2)*var