根据赛后python案例，战术布置谁更成功？

本文目录导读：

1. 如果你说的是用 Python 做赛后战术分析
2. 判断标准

你提到的“赛后python案例”这个说法有点模糊，我不太确定你具体指的是哪场比赛或哪个分析案例，不过我可以从几个常见角度帮你分析“战术布置谁更成功”这个问题。

如果你说的是用 Python 做赛后战术分析

通常可以从这些维度判断战术布置是否成功：

预期进球（xG）对比

# 示例：用 xG 判断战术创造力
team_a_xg = 2.3
team_b_xg = 0.8
# xG 高但进球少 → 战术创造了机会但终结差
# xG 低但赢球 → 战术保守但效率高

控球率 vs 进攻效率

• 控球高 + 射门少 → 无效控球，战术偏保守或缺乏穿透力
• 控球低 + xG高 → 反击战术成功

压迫数据（PPDA）

# PPDA 越低 = 压迫越强
# 如果一方 PPDA 很低且对手失误多 → 高位压迫战术成功

传球网络 / 推进路线

用 mplsoccer 或 statsbombpy 可以画出传球网络,看：

• 战术是否打穿了对手的防守弱侧
• 关键球员是否被成功解放

换人效果

# 换人后的 xG、射门、进球变化
# 如果替补上场后数据明显提升 → 教练调整成功

判断标准

你能补充一下具体是哪场比赛、哪个 Python 案例吗？ 比如是世界杯、欧冠还是某个具体的 GitHub 项目/文章？这样我可以针对那场比赛的具体数据给你一个明确结论。