আসুন, “স্পোর্টস টিম পারফরমেন্স ট্র্যাকার” প্রজেক্টের জন্য একটি বিস্তারিত পাইথন স্ক্রিপ্ট তৈরি করি, যেখানে আমরা একটি ক্রীড়া দলের পারফরমেন্স ডেটা বিশ্লেষণ করব বিভিন্ন মেট্রিক্স ব্যবহার করে। এই স্ক্রিপ্টটিতে বাংলা মন্তব্য যুক্ত করা হবে যাতে কোডের প্রতিটি অংশ বুঝতে সহজ হয়।
import numpy as np
# একটি ক্রীড়া দলের বিভিন্ন খেলায় অর্জিত স্কোরের ডেটা
scores = np.array([90, 85, 88, 75, 92, 80, 85, 88, 95, 100])
# গড় স্কোর হিসাব
average_score = np.mean(scores)
print(f"গড় স্কোর: {average_score} পয়েন্ট")
# সর্বোচ্চ স্কোর হিসাব
max_score = np.max(scores)
print(f"সর্বোচ্চ স্কোর: {max_score} পয়েন্ট")
# সর্বনিম্ন স্কোর হিসাব
min_score = np.min(scores)
print(f"সর্বনিম্ন স্কোর: {min_score} পয়েন্ট")
# স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন দ্বারা পারফরমেন্সের ভলাটিলিটি মাপা
std_deviation = np.std(scores)
print(f"পারফরমেন্সের ভলাটিলিটি (স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন): {std_deviation} পয়েন্ট")
# পারফরমেন্স উন্নতির জন্য সুপারিশ
if std_deviation > 10:
print("দলের পারফরমেন্সে অসঙ্গতি রয়েছে। প্রশিক্ষণে আরও মনোযোগ দরকার।")
else:
print("দলের পারফরমেন্স স্থিতিশীল। একই রকম প্রশিক্ষণের উপর নির্ভর করা যেতে পারে।")
# স্কোরগুলির বিতরণ ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য হিস্টোগ্রাম প্লট (অপশনাল)
try:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(scores, bins=5, color='blue', alpha=0.7)
plt.title('স্কোর বিতরণ')
plt.xlabel('স্কোর')
plt.ylabel('ফ্রিকোয়েন্সি')
plt.show()
except ImportError:
print("matplotlib লাইব্রেরি ইনস্টল করা নেই। ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ইনস্টল করুন।")
Pythonএই স্ক্রিপ্টের মাধ্যমে আমরা একটি ক্রীড়া দলের পারফরমেন্সের বিভিন্ন মেট্রিক্স যেমন গড় স্কোর, সর্বোচ্চ স্কোর, সর্বনিম্ন স্কোর, এবং পারফরমেন্সের ভলাটিলিটি মাপতে পারি। এছাড়াও, পারফরমেন্স উন্নতির জন্য কিছু বেসিক সুপারিশ প্রদান করা হয়েছে। অপশনাল হিসেবে, যদি আপনি ভিজ্যুয়ালাইজেশনে আগ্রহী হন, তাহলে matplotlib
লাইব্রেরি ব্যবহার করে স্কোরগুলির বিতরণ দেখানো হয়েছে।