NBA:美国职业篮球赛事的崛起与影响

需积分: 12 0 下载量 37 浏览量 更新于2024-08-22 收藏 5.47MB PPT 举报
"NBA简介, NBA管理结构, NBA历史, NBA总裁, NBA球队, NBA选秀制度" NBA,全称为National Basketball Association,是全球篮球水平最高的职业联赛,诞生了众多篮球巨星,如迈克尔·乔丹、魔术师约翰逊、科比·布莱恩特和勒布朗·詹姆斯等。NBA由30支球队组成,分为东部联盟和西部联盟,每个联盟又分为三个赛区,每个赛区有五支球队。除了美国本土的29支球队外,还有一支来自加拿大多伦多的球队。 NBA的起源可以追溯到1946年成立的BAA(Basketball Association of America),其初衷是为了填补体育馆在非冰球赛季的空闲时间。随着二战后人们对体育和娱乐需求的增长,BAA成为了投资者关注的焦点。1949年,BAA改名为NBA,并在后续年份通过合并NBL(National Basketball League)和ABA(American Basketball Association)进一步发展壮大。 在NBA的历史中,莫里斯·普多洛夫、沃尔顿·肯尼迪、拉里·奥布赖恩和大卫·斯特恩等人担任了重要的领导角色。斯特恩尤其对NBA的全球化有着深远影响,他在1984年成为NBA总裁,任职期间,NBA的总收入从1984年的1.92亿美元增长到2005年的40亿美元,显著提升了NBA的经济地位和国际影响力。 NBA的球队选拔和球员转会制度是联赛保持竞争平衡的重要机制。每年的六月,NBA会举行新秀选秀,允许球队按顺序挑选有潜力的大学球员或其他符合资格的球员。这种制度确保了新的血液不断注入联赛,同时避免了个别球队长期垄断顶级人才,增强了比赛的观赏性和公平性。 NBA不仅是一个竞技舞台,它还是一个商业帝国,其广告费用,如CCTV上播放NBA常规赛和新闻联播的广告费用,反映出NBA的高价值和市场吸引力。通过与全球各地的电视转播协议、品牌合作以及球员的国际知名度,NBA已经超越了单纯的体育联赛,成为了一个全球性的文化现象。

优化以下代码 df_in_grown_ebv = pd.read_table(open(r"C:\Users\荆晓燕\Desktop\20230515分品种计算育种值\生长性能育种值N72分组 (7).txt"), delim_whitespace=True, encoding="gb18030", header=None) df_in_breed_ebv = pd.read_table(open(r"C:\Users\荆晓燕\Desktop\20230515分品种计算育种值\繁殖性能育种值N72分组 (7).txt"), delim_whitespace=True, encoding="gb18030", header=None) # df_in_grown_Phenotype.columns = ['个体号', '活仔EBV', '21d窝重EBV', '断配EBV'] # df_in_breed_Phenotype.columns = ['个体号', '115EBV', '饲料转化率EBV', '瘦肉率EBV', '眼肌EBV', '背膘EBV'] df_in_breed_ebv.columns = ['个体号', '活仔EBV', '21d窝重EBV', '断配EBV'] df_in_grown_ebv.columns = ['个体号', '115daysEBV', '饲料转化率EBV', '瘦肉率EBV', '眼肌EBV', '背膘EBV'] NBA_mean = np.mean(df_in_breed_ebv['活仔EBV']) NBA_std = np.std(df_in_breed_ebv['活仔EBV']) days_mean = np.mean(df_in_grown_ebv['115daysEBV']) days_std = np.std(df_in_grown_ebv['115daysEBV']) fcr_mean = np.mean(df_in_grown_ebv['饲料转化率EBV']) fcr_std = np.std(df_in_grown_ebv['饲料转化率EBV']) output = pd.merge(df_in_grown_ebv, df_in_breed_ebv, how='inner', left_on='个体号', right_on='个体号') # output['计算长白母系指数'] = 0.3 * (NBA - NBA_mean)/NBA_std - 0.3 * (days - days_mean)/days_std - 0.3 * (fcr-fcr_mean)/fcr_std + 0.1 * (pcl-pcl_mean)/pcl_std output['计算长白母系指数'] = 0.29 * (df_in_breed_ebv['活仔EBV'] - NBA_mean)/NBA_std - 0.58 * (df_in_grown_ebv['115daysEBV']- days_mean)/days_std - 0.13 * (df_in_grown_ebv['饲料转化率EBV']-fcr_mean)/fcr_std MLI_mean = np.mean(output['计算长白母系指数']) MLI_std = np.std(output['计算长白母系指数']) output['校正长白母系指数'] = 25 * ((output['计算长白母系指数'] - MLI_mean)/MLI_std) + 100 output.to_excel(r"C:\Users\荆晓燕\Desktop\20230515分品种计算育种值\权重3-N72权重指数_20230602.xlsx",index=False) print(NBA_mean) print(NBA_std) print(days_mean) print(days_std) print(fcr_mean) print(fcr_std) print(MLI_mean) print(MLI_std)

2023-06-03 上传