স্পোর্টস টিম পারফরমেন্স ট্র্যাকার

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।")