from PGNRes to Chessbase/Fritz, SCID, etc...) have a problem to show
tables for pgns with big multi-matches. (CB e.g. crashes when I try to
export such a table, SCID loads very long and makes too huge tables
because it writes each result instead of match results)
The best I have found so far is the *Programs.dat* output by EloStat,
but I would like it in a more clean and compressed table style manner
like in the example below (the real output is below the example)
I tried a bit in C for myself, but noticed that my knowledge is not
good enough to program it in a reasonable time
(Modifying EloStats source would be even better, but AFAIK it is
not available?)
If someone thinks it is of any value and has some time left I would
appreciate the effort.
Guenther
Output proposal
- Code: Select all
Multi match table:
*******************************************************************************************************************
1 Shredder_9T : 2773 80 ( 56.5 : 23.5) * 6 Ktulu_70 : 40 (25.5:14.5) *
* 12 LittleGoliathEvolution_1009 : 40 (31.0: 9.0) *
******************************************************************************************************************* 2 ProDeo_11 : 2703 100 ( 79.0 : 21.0) * 6 Ktulu_70 : 20 (11.5: 8.5) *
* 17 Anaconda_206b : 40 (32.0: 8.0) *
* 19 Anaconda_207b1 : 40 (27.5:12.5) *
*******************************************************************************************************************
... etc.
Output by EloStat
- Code: Select all
Individual statistics:
1 Shredder_9T : 2773 80 (+ 45,= 23,- 12), 70.6 %
Ktulu_70 : 40 (+ 20,= 11,- 9), 63.7 %
LittleGoliathEvolution_1009 : 40 (+ 25,= 12,- 3), 77.5 %
2 ProDeo_11 : 2703 100 (+ 58,= 26,- 16), 71.0 %
Ktulu_70 : 20 (+ 6,= 11,- 3), 57.5 %
Anaconda_206b : 40 (+ 28,= 8,- 4), 80.0 %
Anaconda_207b1 : 40 (+ 24,= 7,- 9), 68.8 %
3 DeepSjeng_16 : 2664 80 (+ 36,= 18,- 26), 56.2 %
Ktulu_70 : 40 (+ 15,= 13,- 12), 53.8 %
LittleGoliathEvolution_1009 : 40 (+ 21,= 5,- 14), 58.8 %
4 Spike_09 : 2656 60 (+ 30,= 16,- 14), 63.3 %
Ktulu_70 : 20 (+ 7,= 4,- 9), 45.0 %
Yace 0.99.87 : 40 (+ 23,= 12,- 5), 72.5 %
5 TheKing_333 : 2654 120 (+ 59,= 28,- 33), 60.8 %
Fruit_20fast : 40 (+ 18,= 7,- 15), 53.8 %
Anaconda_207b1 : 40 (+ 25,= 10,- 5), 75.0 %
Thinker_47a : 40 (+ 16,= 11,- 13), 53.8 %
6 Ktulu_70 : 2653 260 (+106,= 73,- 81), 54.8 %
Shredder_9T : 40 (+ 9,= 11,- 20), 36.2 %
ProDeo_11 : 20 (+ 3,= 11,- 6), 42.5 %
Spike_09 : 20 (+ 9,= 4,- 7), 55.0 %
Baron_160 : 40 (+ 30,= 6,- 4), 82.5 %
Delfi_45 : 20 (+ 5,= 8,- 7), 45.0 %
DeepSjeng_16 : 40 (+ 12,= 13,- 15), 46.2 %
Pharaon_32 : 40 (+ 23,= 8,- 9), 67.5 %
Fruit_20fast : 40 (+ 15,= 12,- 13), 52.5 %
7 Spike 0.9a : 2642 100 (+ 40,= 32,- 28), 56.0 %
Anaconda_206b : 20 (+ 8,= 7,- 5), 57.5 %
Naum_17 : 40 (+ 19,= 12,- 9), 62.5 %
List_512 : 40 (+ 13,= 13,- 14), 48.8 %
8 List_512 : 2635 80 (+ 36,= 22,- 22), 58.8 %
Spike 0.9a : 40 (+ 14,= 13,- 13), 51.2 %
Anaconda_207b1 : 40 (+ 22,= 9,- 9), 66.2 %
9 Fruit_20fast : 2632 80 (+ 28,= 19,- 33), 46.9 %
Ktulu_70 : 40 (+ 13,= 12,- 15), 47.5 %
TheKing_333 : 40 (+ 15,= 7,- 18), 46.2 %
10 Naum_17 : 2595 100 (+ 36,= 32,- 32), 52.0 %
Anaconda_206b : 20 (+ 9,= 7,- 4), 62.5 %
Spike 0.9a : 40 (+ 9,= 12,- 19), 37.5 %
Glaurung_023DC : 40 (+ 18,= 13,- 9), 61.3 %
11 Thinker_47a : 2593 80 (+ 35,= 22,- 23), 57.5 %
Baron_160 : 40 (+ 22,= 11,- 7), 68.8 %
TheKing_333 : 40 (+ 13,= 11,- 16), 46.2 %
12 LittleGoliathEvolution_1009: 2587 80 (+ 17,= 17,- 46), 31.9 %
Shredder_9T : 40 (+ 3,= 12,- 25), 22.5 %
DeepSjeng_16 : 40 (+ 14,= 5,- 21), 41.2 %
13 Delfi_45 : 2573 80 (+ 26,= 26,- 28), 48.8 %
Ktulu_70 : 20 (+ 7,= 8,- 5), 55.0 %
Anaconda_206b : 20 (+ 7,= 7,- 6), 52.5 %
SOS_51 : 40 (+ 12,= 11,- 17), 43.8 %
14 SOS_51 : 2568 100 (+ 40,= 24,- 36), 52.0 %
Delfi_45 : 40 (+ 17,= 11,- 12), 56.2 %
Anaconda_206b : 20 (+ 7,= 5,- 8), 47.5 %
Glaurung_023DC : 40 (+ 16,= 8,- 16), 50.0 %
15 Pharaon_32 : 2562 80 (+ 27,= 22,- 31), 47.5 %
Ktulu_70 : 40 (+ 9,= 8,- 23), 32.5 %
Anaconda_207b1 : 40 (+ 18,= 14,- 8), 62.5 %
16 Glaurung_023DC : 2543 80 (+ 25,= 21,- 34), 44.4 %
Naum_17 : 40 (+ 9,= 13,- 18), 38.8 %
SOS_51 : 40 (+ 16,= 8,- 16), 50.0 %
17 Anaconda_206b : 2536 120 (+ 27,= 34,- 59), 36.7 %
ProDeo_11 : 40 (+ 4,= 8,- 28), 20.0 %
Delfi_45 : 20 (+ 6,= 7,- 7), 47.5 %
Naum_17 : 20 (+ 4,= 7,- 9), 37.5 %
Spike 0.9a : 20 (+ 5,= 7,- 8), 42.5 %
SOS_51 : 20 (+ 8,= 5,- 7), 52.5 %
18 Yace 0.99.87 : 2515 80 (+ 20,= 25,- 35), 40.6 %
Spike_09 : 40 (+ 5,= 12,- 23), 27.5 %
Anaconda_207b1 : 40 (+ 15,= 13,- 12), 53.8 %
19 Anaconda_207b1 : 2505 200 (+ 43,= 53,-104), 34.8 %
ProDeo_11 : 40 (+ 9,= 7,- 24), 31.2 %
Pharaon_32 : 40 (+ 8,= 14,- 18), 37.5 %
List_512 : 40 (+ 9,= 9,- 22), 33.8 %
Yace 0.99.87 : 40 (+ 12,= 13,- 15), 46.2 %
TheKing_333 : 40 (+ 5,= 10,- 25), 25.0 %
20 Baron_160 : 2427 80 (+ 11,= 17,- 52), 24.4 %
Ktulu_70 : 40 (+ 4,= 6,- 30), 17.5 %
Thinker_47a : 40 (+ 7,= 11,- 22), 31.2 %