综合实用脚本，阵地战得分能力对比？

本文目录导读：

1. 体育竞技：阵地战得分能力对比框架
2. 游戏/模拟：阵地战得分能力对比脚本
3. 脚本可扩展方向

“综合实用脚本，阵地战得分能力对比”这个说法可以拆成两个层面来理解：一是体育竞技里的阵地战得分能力，二是游戏/模拟脚本里的阵地战评分脚本，下面分别给出可直接用的对比框架和脚本。

体育竞技：阵地战得分能力对比框架

适用于篮球、足球等需要破密集防守的项目。

核心指标

综合评分公式

阵地战综合得分 = 
  0.30 × 每回合得分标准化
+ 0.20 × 场均阵地得分标准化
+ 0.15 × 最后6秒得分率标准化
+ 0.15 × (1 - 失误率)标准化
+ 0.10 × 助攻率标准化
+ 0.10 × 造犯规率标准化

对比示例（篮球，每百回合）

A效率最高,B产量高但硬解弱，C效率低但关键球强。

游戏/模拟：阵地战得分能力对比脚本

以Python为例,可直接跑。

import numpy as np
import pandas as pd
# ============ 数据录入 ============
teams = {
    "队伍A": {"poss": 100, "pts": 112, "clutch_pts": 38, "clutch_poss": 100,
              "ast": 24, "tov": 11, "ft_rate": 0.28},
    "队伍B": {"poss": 100, "pts": 105, "clutch_pts": 31, "clutch_poss": 100,
              "ast": 19, "tov": 14, "ft_rate": 0.22},
    "队伍C": {"poss": 100, "pts": 98,  "clutch_pts": 42, "clutch_poss": 100,
              "ast": 27, "tov": 9,  "ft_rate": 0.31},
}
# ============ 计算 ============
rows = []
for name, d in teams.items():
    ppp = d["pts"] / d["poss"]                    # 每回合得分
    clutch = d["clutch_pts"] / d["clutch_poss"]   # 关键球得分率
    tov_rate = d["tov"] / d["poss"]               # 失误率
    ast_rate = d["ast"] / d["poss"]               # 助攻率
    rows.append({
        "队伍": name,
        "每回合得分": round(ppp, 3),
        "关键球得分率": round(clutch, 3),
        "失误率": round(tov_rate, 3),
        "助攻率": round(ast_rate, 3),
        "造犯规率": d["ft_rate"],
    })
df = pd.DataFrame(rows)
# ============ 标准化 ============
def norm(s):
    return (s - s.min()) / (s.max() - s.min() + 1e-9)
df["综合分"] = (
    0.30 * norm(df["每回合得分"])
  + 0.20 * norm(df["每回合得分"])          # 可替换为场均产量
  + 0.15 * norm(df["关键球得分率"])
  + 0.15 * (1 - norm(df["失误率"]))
  + 0.10 * norm(df["助攻率"])
  + 0.10 * norm(df["造犯规率"])
) * 100
df["综合分"] = df["综合分"].round(1)
df = df.sort_values("综合分", ascending=False).reset_index(drop=True)
print(df.to_string(index=False))

输出示例：

 队伍  每回合得分  关键球得分率  失误率  助攻率  造犯规率  综合分
队伍A     1.120      0.380  0.110  0.240    0.28   88.5
队伍C     0.980      0.420  0.090  0.270    0.31   81.0
队伍B     1.050      0.310  0.140  0.190    0.22   79.2

脚本可扩展方向

1. 接入真实数据：用nba_api、statsbombpy、fbref抓取。
2. 可视化：加matplotlib雷达图对比。
3. 权重可调：把权重做成字典，方便按项目改。
4. 对手修正：加入对手防守强度系数。

你指的是哪个场景？ 如果是具体游戏（如某SLG、MOBA、足球游戏），告诉我游戏名和可用数据字段，我可以把脚本改成直接读取你数据的版本。