Crear gráficos a partir de una base de datos PGN

base de datos PGN

Para pasar los resultados de partidas de ajedrez de una base de datos PGN a gráficos en función del ELO, puedes seguir estos pasos generales:

1. Obtén la base de datos PGN: Primero, asegúrate de tener acceso a una base de datos de partidas de ajedrez en formato PGN. Puedes encontrar bases de datos gratuitas en línea o comprar una base de datos comercial si necesitas un conjunto de datos más grande y completo.
2. Procesa el archivo PGN: Utiliza un lenguaje de programación como Python para procesar el archivo PGN. Puedes utilizar bibliotecas como python-chess para trabajar con el formato PGN y extraer la información que necesitas, incluyendo el ELO de los jugadores y los resultados de las partidas.
3. Analiza y almacena los datos: Extrae el ELO de los jugadores y los resultados de las partidas de ajedrez de la base de datos PGN y almacena esta información en una estructura de datos adecuada, como un DataFrame de pandas en Python o una tabla en una base de datos.
4. Agrupa los datos por ELO: Agrupa los resultados de las partidas por rangos de ELO. Puedes definir intervalos de ELO (por ejemplo, 1000-1200, 1201-1400, etc.) y contar la cantidad de partidas ganadas, perdidas y empatadas en cada intervalo.
5. Genera gráficos: Utiliza una biblioteca de visualización de datos como Matplotlib o Seaborn en Python para crear gráficos en función del ELO. Puedes crear gráficos de barras para mostrar la cantidad de partidas ganadas, perdidas y empatadas en cada intervalo de ELO, o incluso crear un gráfico de dispersión para visualizar la relación entre el ELO y el resultado de las partidas.

Python

Aquí hay un ejemplo de código en Python para ayudarte a empezar:

import chess.pgn
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Abre el archivo PGN
with open('base_de_datos.pgn') as pgn_file:
    games = []
    while True:
        game = chess.pgn.read_game(pgn_file)
        if game is None:
            break
        games.append(game)

# Crea un DataFrame para almacenar los datos
data = []
for game in games:
    headers = game.headers
    white_elo = int(headers.get('WhiteElo', '0'))
    black_elo = int(headers.get('BlackElo', '0'))
    result = headers.get('Result', '1/2-1/2')
    data.append({'WhiteElo': white_elo, 'BlackElo': black_elo, 'Result': result})

df = pd.DataFrame(data)

# Agrupa y cuenta los resultados por ELO
elo_intervals = range(0, 3000, 100)
df['ELO Interval'] = pd.cut(df['WhiteElo'], elo_intervals)
result_counts = df.groupby(['ELO Interval', 'Result']).size().unstack(fill_value=0)

# Genera un gráfico de barras
result_counts.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.xlabel('ELO Interval')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Resultados de partidas de ajedrez por ELO')
plt.legend(title='Resultado')
plt.show()

Este es solo un ejemplo básico. Puedes personalizar y extender el código según tus necesidades específicas y los datos que tengas disponibles en tu base de datos. OS espero en los entrenamientos de archivos de experiencia que en breve publicaré.

Jorge Ruiz Centelles

Estudioso de la filología hispánica y la antropología social africana

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