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时间:2024-11-02 03:31:56 来源:Heloise Wilhelmina网
各位观众朋友们大家好,我是老马 。今天搞科研 ,其实在2K23的时候就做过模拟比赛的实验 ,想要测试一下今年 ,被誉为跨时代球员的大状元文班亚马的成色 。但是因为上一代只能用网友自制的球员名单 ,bug太多了,所以当时的结果可能没有那么的有说服力。另外我上一期视频里发了文班亚马的建模,发现大家伙对他是真的感兴趣,所以决定今天就重启这个项目。我觉得想要测试文班亚马究竟能不能打NBA ,首先要从辩证的角度来实验 ,所以决定用三个维度来应证这个结果 。·第一 ,文班亚马的到来会不会让让马刺队的成绩得到显著的提升 。·第二点 ,他的个人表现能否在新秀中脱颖而出 ?我想了一下怎么算脱颖而出是得分多还是篮板多还是怎么多 ,评判标准是不一样的。就统一一下 ,在虚拟一整个赛季之后,来看他是否能够获得一些硬荣誉,比如最佳先效 ,比如最佳阵容等等。·第三点 ,是个人成长方向的 。经过一个赛季的历练,下个赛季他的个人能力会不会有一个明显的提升?判断的是他以后是不是真的有可能成为球队核心?为了保证结果的准确性,耗时两个半小时足足模拟了10组对照组,全程没有人为操作 。比赛全都是模拟,然后关闭了交易系统,保证数据的准确性  。但是没有关闭伤病系统 ,因为大家对文班亚马的健康情况还是挺关心的 ,毕竟实在是太瘦了 ,在比赛中受伤的几率相对要更大一些 。小试牛刀模拟个二十场比赛 ,一上来就是一个4胜16负。说实话,这个结果有点出乎我的意料。简单看一下它的数据。先看一下揭幕战对阵独行侠 ,文班亚马这边十一分十三把一助攻 ,还有三个抢断。其实看数据还行,但是它十五头只有两种,进攻效率有点太低了。接着看下一场这场是输给了火箭队,斑马这边十一分六个篮板  ,但是有四助攻 ,一抢断 ,还有四个盖帽 。十一头七中其实也还可以 ,但三分球命中率低一点,四中一。再接着看下一场这场是输给了快船队  。面马这边二十五分八篮板 ,两助攻 ,两抢断和四盖帽 ,这数据相当不错了,十分全面,但是这边失误有五个 ,命中率仍然不高 ,三分球还是四中一。这样看来我感觉数据上还可以,可能得分,什么的没有那么的扎实 ,但是比较全能 ,攻防两端都有作用 。缺点就是命中率低了点 ,两分倒是还行 ,就是三分命中率确实是低了一些。接下来就继续模拟,直接把这个赛季给模拟完。最终看到本赛季的战绩是二十三胜五十九负 ,上个赛季全员摆烂,也不过就是二十二胜六十负 。也就是说文班亚马来了以后战绩仅比上个赛季提升了一个胜场 ,这个有点让我始料未及了。因为其实今年马刺队的主要阵容跟去年差别不算大 ,像卡尔登、运来逊什么马赛尔什么琼斯 、索汉这些都在。上个赛季是摆烂  ,这样是情有可原。今年文班亚马来了 ,合着他对球队就是一点用没有 ,一点提升都没有 。但是实际上在个人表现和获得的荣誉上来看 ,文班亚马也没闲着,就是场均两双拿到了今年的最佳新秀,并且进入了新秀的第一阵容,还有场均二点五个盖帽当时没注意,新秀年就拿到了场均两双,这个数据真的不算差,命中率百分之四十多也还可以,可能主要就是三分球拖了后腿。来看一下下赛季的个人成长  ,成长确实非常高的,中平一下涨了五度 ,这个涨幅在历代的状元中都是相当炸裂的 ,涨幅算是顶级水平了 。以上就是第一个赛季的模拟情况 ,直接删档重来 。由于中间的过程都是重复的,而且比较无聊,就给大家略过了 ,这是前五次模拟。中维维码的赛季数据总体来说差别不大 ,年年的最佳新秀和新秀一阵就是这个球队战绩真是一塌糊涂。后来我发现在球队的战术里波洛维奇最擅长的防守反击战术居然是全队熟练度最低的战术,这个令我大受震撼。于是在完成了五次模拟之后 ,我把战术换成了熟练度星级最高的平衡战术上再进行了五次模拟。这个就是五次模拟之后维维码在换战术之后的数据,可以看到个人数据上是没有明显的剧烈波动的 ,但是胜率却有了显著的提升。在对比前五场的战绩来看 ,明显维维亚马对球队的提升没有战术提升那么大。最后我们再看一下十次模拟数据的对比 ,可以说从这些模拟的数据中我们已经可以得到本次实验的结论了。·第一个问题  ,在游戏模拟中文曼亚马并不能够为球队战绩带来显著的提升,当然还是严谨一些 ,我说的都是第一个赛季的 。·第二个问题,文曼亚马的个人水平能力是相当高的,这十次模拟中都轻松的拿到了最佳新秀和新秀一阵的荣誉 ,甚至有一年还被选到了最佳三阵里 。·第三个问题 ,个人成长的速度也是相当之快的 ,足以是单人一队的核心 。到这里我们的实验就结束了,但是我个人觉得这个实验其实还是可以继续做下去的。因为我这十次模拟其实是比较幸运的,三十二五文班亚马没有受什么大伤  ,缺阵最多的一年少打了八场 。而恰恰是这一年马崔的战绩反而是最好我的一年。而且也正是这个赛季我选到了最佳阵容的三阵里 ,这事细思极恐,兄弟们,这到底谁才是马刺队的毒瘤?你要是按照这个思路的话 ,这个实验还还有很多内容可挖 ,不过因为太耗时间了,所以我就不再继续做了。感兴趣的朋友推荐你自己去尝试一下 。以上就是今天的视频的全部内容了 ,感谢能够看到这里的朋友,能陪这么无聊的我看这么无聊的视频 ,下回见拜拜。
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