我正在學校裡創辦一個國際象棋俱樂部，我想創建一個Python程序來計算和存儲每個玩家的Elo等級。我有信心可以對其進行編程，但我只需要知道：
您如何計算Elo？
我正在尋找什麼：
到目前為止，我發現的最好的解釋是英雄聯盟此視頻中介紹的評分系統（恰好與國際象棋中使用的系統相同）。
這裡有一些有關Elo系統的信息，可能對您有用。
Arpad Elo設計的系統假設玩家的成績達到正態分佈 200個額定點的標準偏差。因此，他使用了後勤功能來計算玩家的預期結果。實際函數（實際上使用的表與該函數的差異最小）
WEa = 1 /（1 + 10 ^（（Rb-Ra）/ 400）），四捨五入為WEa是玩家a的預期結果，而Rb和Ra是兩位玩家的評分。如您所見，在兩個得分相差400分的玩家之間的遊戲中，獲勝的機會為10：1。 在比較了預期遊戲和玩家的實際成績之後，因此表現優於預期結果的玩家會提高評分，而表現較差的玩家則會降低評分。為此，將預期結果與實際結果之間的差乘以常數K。此常數必須足夠小以使系統穩定並避免僅反映最後的結果，但必須足夠大以能夠跟踪玩家的發展。我想一個很好的值應該在20到30之間，例如 Jeff Sonas建議以24為最佳值，而 FIDE手冊則指出70場比賽后評分穩定（K10） ，35個遊戲（K20）和18個遊戲（K40），也許這些數字可能對您設置自己的K值很有用。
使用更大的K值，前幾局遊戲可以幫助您的學生迅速達到近似額定值，然後可以更改為較小的K值。
有關FIDE等級的所有信息都可以在這裡找到：
https://www.fide.com/fide/handbook.html?id=172&view=article
每個玩家都必須以估算的FIDE elo等級開始。通常，人們在與FIDE玩家進行比賽時獲得等級。 （請參閱第8.2條）
在按照第8.5條進行的每場比賽之後，FIDE elo系統都會更新您的評分。
每個 https://en.wikipedia.org/wiki/Chess_rating_system
計算出錦標賽后玩家的新評分：
Rn = Ro +（K / 2）（W-L +（等級差異之和/ 2C）） Rn是新等級，Ro是舊等級。 W和L是獲勝和失敗的次數。等級差異是對手的等級減去玩家的等級，而不是相反。
C將確定等級之間的間隔，即標準偏差。看來通常使用200。
K將決定每個遊戲產生多少效果。玩家到達IM後，FIDE將使用30和20。 http://www.fide.com/component/content/article/1-fide-news/3963-rating-regulations-the-k-factor
抽獎是0勝0負。