Morganavs Leona
Morgana vs Leona to a very close matchup w LoL patch 26.11. Morgana wygrywa z 50.4% win rate (+0.9%) przeciwko Leona na podstawie 343 gier. Morgana wins the early laning phase while Leona scales better into the late game. Poniżej znajdziesz najlepszy build Morgana, runy, statystyki linii i strategie dla matchupu Morgana vs Leona.
Analiza matchupu Morgana
Użyj menu rozwijanego, aby wybrać przeciwnika i zobaczyć szczegółową analizę, jak Morgana radzi sobie przeciwko niemu. Otrzymasz wskaźniki wygranych bezpośrednich, statystyki linii, najlepszy build i runy do matchupu oraz analizę wczesnej vs późnej gry — wszystko oparte na prawdziwych danych z rankingu.
Kto wygrywa matchup Morgana vs Leona?
Podsumowanie starcia Morgana vs Leona
Starcie Morgana vs Leona to zasadniczo starcie na rzut monetą w rankingowej grze League of Legends. Na podstawie analizy 343 ostatnich meczów, Morgana wygrywa ze współczynnikiem wygranych 50.4% w porównaniu do 49.6% Leona, dając Morgana przewagę 0.9 punktów procentowych. Dynamika faz gry odgrywa tu kluczową rolę: Morgana kontroluje wczesną fazę liniowania, ale Leona skaluje się lepiej w miarę przedłużania się gry. Starcie zmienia się dramatycznie w zależności od długości gry — Morgana musi wykorzystać przewagi zanim Leona osiągnie swoje szczyty mocy, podczas gdy Leona powinien skupić się na bezpiecznym farmieniu i osiągnięciu kluczowych punktów przedmiotów. Najbardziej znacząca statystyczna różnica dotyczy sustain, gdzie Leona prowadzi o 858 HP/min — różnica, która mocno wpływa na wynik wymian i potyczek. Morgana ma statystyczną przewagę, ale margines jest wystarczająco bliski, że szanowanie mocnych stron Leona jest ważne. Wymieniaj się gdy cooldowny są korzystne, śledź wrogiego dżunglera i buduj w kierunku swoich najsilniejszych skoków przedmiotowych aby przekształcić niewielką przewagę w decydujące prowadzenie. Zrozumienie tych dynamik starcia jest niezbędne dla decyzji w wyborze bohatera i strategii w grze podczas konfrontacji z tym przeciwnikiem na linii.
Analiza fazy liniowania Morgana vs Leona
Morgana jest faworyzowany podczas fazy liniowania przeciwko Leona, wygrywając 4 z 5 kluczowych kategorii statystycznych. Morgana ma przewagi w farmienie, obrażenia, dochód złota i kontrola tłumu, czyniąc go silniejszym lanerem w tym starciu.
Best Morgana Build Against Leona
Obuwie Maga to optymalny wybór butów przeciwko Leona, zapewniający mobilność i statystyki, których Morgana najbardziej potrzebuje w tym starciu. Najlepiej działające główne przedmioty dla Morgana przeciwko Leona to Udręka Liandry'ego, Morellonomicon i Kryształowy Kostur Rylai. Ta kombinacja daje Morgana efektywną równowagę obrażeń, przetrwania i użyteczności dla tego starcia. Ten build działa wyjątkowo dobrze, osiągając współczynnik wygranych 85.7% w 7 grach — znacznie powyżej średniej i czyniąc go najlepszą ścieżką przedmiotów przeciwko Leona. Dostosowania mogą być potrzebne w zależności od składów drużyn i stanu gry, ale ten build zapewnia najsilniejszy fundament dla starcia Morgana vs Leona.
Early Game vs Late Game
Morgana52.1%
Leona47.9%Morgana49.3%Leona50.8%Podczas wczesnej fazy liniowania (pierwsze 15 minut), Morgana ma znaczący współczynnik wygranych 52.1%, przewyższając Leona o 4.2 punktów procentowych. Gracze Morgana powinni starać się wykorzystać tę przewagę poprzez agresywne wymiany, priorytet fali i wczesną koordynację z dżunglą.
Późna gra (25+ minut) jest równo zbalansowana, z Leona na 50.8% współczynnika wygranych — tylko 1.5 punktów przed Morgana. Wykonanie walk zespołowych i gra makro decydują o zwycięzcy na tym etapie, nie przewaga starcia bohaterów.
Dynamika mocy zmienia się w miarę postępu gry — Morgana ma przewagę wcześnie, ale Leona stopniowo przejmuje kontrolę. Jednak marginesy są wystarczająco wąskie, że każdy bohater może wygrać na każdym etapie przy odpowiednich zagraniach. Skup się na braniu przewag gdy je masz zamiast czekać na konkretną fazę gry.
Best Morgana Runes Against Leona
Inspiracja
Czarnoksięstwo
Kombinacja Inspiracja głównych z Czarnoksięstwo pobocznymi pomaga Morgana zmaksymalizować swój potencjał w tym zaciekle spornym starciu, zapewniając odpowiednią mieszankę narzędzi ofensywnych i defensywnych aby przewyższyć Leona.
Dane matchupow Morgana dla patcha 26.11 League of Legends. Ponizszatabela pokazuje wskaznik wygranych Morgana, roznice w zlocie i statystyki wydajnosci przeciwko kazdemu czempionowi w aktualnej mecie. Kliknij nazwe czempiona, aby zobaczyc szczegolowy rozklad, w tym najlepszy build Morgana, runy, statystyki liniowe i analize wczesnej vs poznej gry dla tego konkretnego matchupu.
Przeciwnik | Winrate | Mecze | CS/min | OBR/min | Zloto/mecz | Wczesne WR | Pozne WR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 47.93% | 484 | 1.9 | 551 | 9,668 | 40.5% | 52.7% | |
| 51.31% | 421 | 1.7 | 582 | 9,370 | 50.8% | 51.7% | |
| 50.44% | 343 | 1.6 | 624 | 9,830 | 52.1% | 49.3% | |
| 49.07% | 322 | 1.6 | 603 | 9,898 | 49.2% | 49.0% | |
| 47.35% | 321 | 1.6 | 604 | 9,318 | 46.8% | 47.8% | |
| 48.78% | 246 | 1.7 | 619 | 10,088 | 50.0% | 48.0% | |
| 56.16% | 203 | 1.6 | 582 | 9,044 | 55.6% | 56.7% | |
| 56.02% | 191 | 1.9 | 665 | 10,324 | 50.8% | 58.9% | |
| 48.59% | 177 | 1.6 | 597 | 9,221 | 52.6% | 45.5% | |
| 48.81% | 168 | 1.7 | 592 | 9,916 | 42.5% | 53.7% | |
| 51.66% | 151 | 2.0 | 668 | 9,764 | 49.2% | 53.3% | |
| 44.14% | 145 | 1.6 | 609 | 9,459 | 51.7% | 39.1% | |
| 54.17% | 144 | 1.9 | 589 | 9,837 | 51.7% | 56.0% | |
| 43.88% | 139 | 1.8 | 543 | 9,551 | 35.6% | 50.0% | |
| 48.51% | 134 | 1.6 | 555 | 9,124 | 47.7% | 49.3% | |
| 53.85% | 130 | 1.9 | 624 | 10,265 | 59.1% | 51.2% | |
| 52.80% | 125 | 2.3 | 615 | 10,062 | 52.2% | 53.2% | |
| 51.64% | 122 | 1.7 | 554 | 9,401 | 64.6% | 43.2% | |
| 46.22% | 119 | 1.7 | 707 | 9,577 | 46.0% | 46.4% | |
| 50.85% | 118 | 1.7 | 555 | 9,993 | 59.1% | 46.0% | |
| 48.65% | 111 | 2.3 | 598 | 10,063 | 37.2% | 55.9% | |
| 60.00% | 100 | 1.7 | 487 | 9,179 | 66.7% | 51.2% | |
| 45.45% | 99 | 1.6 | 678 | 9,921 | 51.2% | 41.1% | |
| 51.55% | 97 | 1.6 | 580 | 9,784 | 53.7% | 50.0% | |
| 59.55% | 89 | 1.6 | 658 | 9,974 | 68.3% | 52.1% | |
| 44.32% | 88 | 1.7 | 640 | 10,035 | 42.9% | 45.3% | |
| 41.98% | 81 | 1.8 | 599 | 9,762 | 44.8% | 40.4% | |
| 54.05% | 74 | 1.6 | 559 | 9,478 | 55.2% | 53.3% | |
| 46.27% | 67 | 1.6 | 555 | 9,789 | 51.7% | 42.1% | |
| 46.88% | 64 | 1.8 | 601 | 9,876 | 60.7% | 36.1% | |
| 55.56% | 63 | 1.6 | 648 | 9,764 | 59.1% | 53.7% | |
| 58.62% | 58 | 5.7 | 798 | 10,928 | 58.3% | 58.8% | |
| 47.17% | 53 | 4.7 | 781 | 12,005 | 50.0% | 46.0% | |
| 51.92% | 52 | 3.1 | 635 | 11,066 | 56.3% | 50.0% | |
| 36.17% | 47 | 1.8 | 599 | 10,680 | 45.5% | 33.3% | |
| 51.11% | 45 | 5.6 | 815 | 11,149 | 63.6% | 39.1% | |
| 52.38% | 42 | 1.7 | 636 | 10,973 | 50.0% | 53.1% | |
| 52.38% | 42 | 5.5 | 755 | 9,440 | 47.8% | 57.9% | |
| 52.38% | 42 | 5.6 | 822 | 11,207 | 53.9% | 51.7% | |
| 53.85% | 39 | 1.5 | 646 | 9,249 | 62.5% | 47.8% | |
| 58.97% | 39 | 3.8 | 662 | 10,382 | 70.6% | 50.0% | |
| 66.67% | 39 | 2.4 | 651 | 10,366 | 68.8% | 65.2% | |
| 67.57% | 37 | 3.6 | 784 | 10,207 | 62.5% | 71.4% | |
| 43.24% | 37 | 3.0 | 676 | 10,688 | 42.9% | 43.5% | |
| 38.24% | 34 | 4.1 | 747 | 10,222 | 42.1% | 33.3% | |
| 61.76% | 34 | 2.7 | 688 | 10,781 | 58.3% | 63.6% | |
| 60.61% | 33 | 1.8 | 749 | 9,929 | 78.6% | 47.4% | |
| 45.45% | 33 | 5.2 | 821 | 11,464 | 57.1% | 36.8% | |
| 54.84% | 31 | 1.4 | 585 | 9,309 | 46.1% | 61.1% | |
| 60.00% | 30 | 4.4 | 715 | 11,282 | 63.6% | 57.9% | |
| 41.38% | 29 | 6.0 | 699 | 10,621 | 10.0% | 57.9% | |
| 28.57% | 28 | 1.6 | 571 | 10,600 | 50.0% | 22.7% | |
| 42.86% | 28 | 3.2 | 630 | 9,826 | 50.0% | 35.7% | |
| 42.86% | 28 | 3.9 | 726 | 10,788 | 50.0% | 37.5% | |
| 46.43% | 28 | 4.1 | 699 | 11,219 | 37.5% | 50.0% | |
| 61.54% | 26 | 4.5 | 781 | 11,115 | 63.6% | 60.0% | |
| 60.00% | 25 | 2.9 | 621 | 10,059 | 61.5% | 58.3% | |
| 56.00% | 25 | 3.2 | 642 | 9,483 | 60.0% | 53.3% | |
| 59.09% | 22 | 1.8 | 808 | 10,160 | 58.3% | 60.0% | |
| 57.14% | 21 | 1.1 | 576 | 11,112 | 88.9% | 33.3% | |
| 47.62% | 21 | 5.9 | 906 | 11,164 | 36.4% | 60.0% | |
| 47.62% | 21 | 6.3 | 798 | 10,640 | 45.5% | 50.0% | |
| 75.00% | 20 | 5.0 | 639 | 11,098 | 75.0% | 75.0% | |
| 45.00% | 20 | 6.0 | 800 | 9,645 | 63.6% | 22.2% | |
| 42.11% | 19 | 3.2 | 665 | 11,825 | 40.0% | 42.9% | |
| 50.00% | 18 | 4.8 | 687 | 11,325 | 57.1% | 45.5% | |
| 35.29% | 17 | 2.2 | 797 | 9,941 | 28.6% | 40.0% | |
| 58.82% | 17 | 5.9 | 853 | 10,151 | 88.9% | 25.0% | |
| 41.18% | 17 | 3.0 | 814 | 12,451 | 100.0% | 33.3% | |
| 43.75% | 16 | 5.4 | 878 | 12,885 | 20.0% | 54.5% | |
| 68.75% | 16 | 1.6 | 635 | 10,298 | 71.4% | 66.7% | |
| 66.67% | 15 | 4.1 | 700 | 8,925 | 66.7% | 66.7% | |
| 35.71% | 14 | 1.7 | 696 | 11,162 | 33.3% | 37.5% | |
| 42.86% | 14 | 1.1 | 631 | 9,528 | 28.6% | 57.1% | |
| 28.57% | 14 | 1.5 | 648 | 8,840 | 30.0% | 25.0% | |
| 7.69% | 13 | 1.4 | 544 | 8,852 | 14.3% | 0.0% | |
| 38.46% | 13 | 1.6 | 546 | 12,514 | 40.0% | 37.5% | |
| 46.15% | 13 | 3.0 | 823 | 11,616 | 40.0% | 50.0% | |
| 53.85% | 13 | 1.0 | 588 | 12,453 | 50.0% | 57.1% | |
| 53.85% | 13 | 5.2 | 767 | 9,934 | 42.9% | 66.7% | |
| 38.46% | 13 | 1.3 | 806 | 12,204 | 25.0% | 44.4% | |
| 41.67% | 12 | 2.2 | 628 | 11,539 | 25.0% | 50.0% | |
| 66.67% | 12 | 3.5 | 790 | 10,315 | 50.0% | 83.3% | |
| 66.67% | 12 | 3.1 | 573 | 10,273 | 100.0% | 55.6% | |
| 41.67% | 12 | 2.6 | 725 | 11,327 | 50.0% | 40.0% | |
| 27.27% | 11 | 2.0 | 601 | 11,532 | 20.0% | 33.3% | |
| 45.45% | 11 | 2.6 | 605 | 11,175 | 60.0% | 33.3% | |
| 45.45% | 11 | 1.6 | 623 | 11,685 | 33.3% | 50.0% | |
| 36.36% | 11 | 5.1 | 838 | 10,783 | 66.7% | 0.0% | |
| 45.45% | 11 | 1.3 | 711 | 11,968 | 33.3% | 60.0% | |
| 45.45% | 11 | 5.4 | 779 | 12,293 | 50.0% | 44.4% | |
| 45.45% | 11 | 4.5 | 763 | 11,805 | 100.0% | 33.3% | |
| 30.00% | 10 | 1.4 | 607 | 10,948 | 66.7% | 14.3% | |
| 50.00% | 10 | 4.7 | 886 | 12,707 | 50.0% | 50.0% | |
| 40.00% | 10 | 1.8 | 579 | 8,319 | 57.1% | 0.0% | |
| 60.00% | 10 | 1.8 | 736 | 14,576 | 50.0% | 62.5% | |
| 70.00% | 10 | 2.5 | 774 | 13,296 | 75.0% | 66.7% | |
| 30.00% | 10 | 5.0 | 764 | 10,605 | 50.0% | 25.0% | |
| 20.00% | 10 | 4.8 | 703 | 11,584 | 33.3% | 14.3% | |
| 66.67% | 9 | 5.2 | 672 | 10,611 | 75.0% | 60.0% | |
| 44.44% | 9 | 5.4 | 798 | 9,732 | 40.0% | 50.0% | |
| 33.33% | 9 | 3.6 | 619 | 11,828 | 33.3% | 33.3% | |
| 44.44% | 9 | 4.1 | 592 | 10,107 | 66.7% | 33.3% | |
| 22.22% | 9 | 5.4 | 597 | 7,176 | 33.3% | 0.0% | |
| 62.50% | 8 | 5.7 | 774 | 12,724 | 100.0% | 50.0% | |
| 75.00% | 8 | 6.1 | 1,055 | 11,840 | 100.0% | 66.7% | |
| 75.00% | 8 | 2.3 | 709 | 11,758 | 100.0% | 71.4% | |
| 75.00% | 8 | 3.6 | 724 | 11,851 | 100.0% | 50.0% | |
| 37.50% | 8 | 1.6 | 662 | 10,233 | 25.0% | 50.0% | |
| 62.50% | 8 | 3.9 | 702 | 8,369 | 66.7% | 50.0% | |
| 62.50% | 8 | 6.0 | 961 | 12,874 | 66.7% | 60.0% | |
| 57.14% | 7 | 2.6 | 691 | 12,382 | 100.0% | 50.0% | |
| 71.43% | 7 | 1.9 | 735 | 12,430 | 33.3% | 100.0% | |
| 71.43% | 7 | 1.8 | 652 | 11,481 | 75.0% | 66.7% | |
| 42.86% | 7 | 1.5 | 712 | 10,176 | 50.0% | 33.3% | |
| 42.86% | 7 | 4.1 | 840 | 7,857 | 25.0% | 66.7% | |
| 71.43% | 7 | 1.2 | 622 | 14,217 | 100.0% | 66.7% | |
| 57.14% | 7 | 2.4 | 730 | 9,757 | 33.3% | 75.0% | |
| 83.33% | 6 | 3.2 | 674 | 12,233 | 66.7% | 100.0% | |
| 33.33% | 6 | 1.8 | 783 | 10,659 | 100.0% | 20.0% | |
| 0.00% | 6 | 2.6 | 590 | 10,488 | 0.0% | 0.0% | |
| 33.33% | 6 | 4.7 | 727 | 10,618 | 0.0% | 66.7% | |
| 66.67% | 6 | 5.4 | 724 | 10,900 | 100.0% | 33.3% | |
| 50.00% | 6 | 4.4 | 633 | 10,229 | 50.0% | 50.0% | |
| 66.67% | 6 | 5.9 | 829 | 10,752 | 100.0% | 50.0% | |
| 60.00% | 5 | 3.4 | 699 | 10,686 | 0.0% | 100.0% | |
| 20.00% | 5 | 6.1 | 692 | 10,584 | 0.0% | 33.3% | |
| 40.00% | 5 | 1.6 | 672 | 12,081 | 100.0% | 25.0% | |
| 40.00% | 5 | 2.1 | 838 | 12,036 | 50.0% | 33.3% | |
| 80.00% | 5 | 4.4 | 965 | 14,276 | 100.0% | 75.0% | |
| 20.00% | 5 | 4.7 | 786 | 9,403 | 33.3% | 0.0% | |
| 60.00% | 5 | 2.5 | 675 | 7,262 | 50.0% | 100.0% | |
| 80.00% | 5 | 1.8 | 845 | 12,331 | 100.0% | 75.0% | |
| 100.00% | 5 | 4.6 | 645 | 9,967 | 100.0% | 100.0% | |
| 20.00% | 5 | 3.9 | 498 | 6,881 | 25.0% | 0.0% | |
| 60.00% | 5 | 4.6 | 870 | 12,145 | 0.0% | 75.0% | |
Help us maintain accuracy! If you notice incorrect stats, missing data, or any issues, your feedback directly improves the quality of our data for the entire community.
Morgana vs Leona - Często Zadawane Pytania
Jak radzi sobie Morgana przeciwko Leona w League of Legends?
Morgana wygrywa matchup Morgana vs Leona ze wskaznikiem zwyciestwa 50.4% w porownaniu do 49.6% Leona, roznica 0.9 punktow procentowych. Te dane oparte sa na 343 ostatnich grach rankingowych w patchu 26.11.
Jak radzi sobie Morgana przeciwko Leona we wczesnej grze?
We wczesnej grze Morgana ma przewage nad Leona z wskaznikiem zwyciestwa 52.1% versus 47.9%. Gracze Morgana powinni wykorzystywac swoja przewage na linii poprzez agresywne tradowanie i kontrole fal w pierwszych 15 minutach.
Jak radzi sobie Morgana przeciwko Leona w poznej grze?
W poznej grze Leona przejmuje matchup Morgana vs Leona ze wskaznikiem zwyciestwa 50.8% w porownaniu do 49.3%. Leona skaluje sie lepiej w walkach druzynowych i walkach o cele po 25 minutach.
Kto wygrywa matchup Morgana vs Leona?
Morgana wygrywa matchup przeciwko Leona ze wskaznikiem zwyciestwa 50.4% w patchu 26.11 League of Legends. Przewaga 0.9 punktow procentowych oznacza, ze Morgana jest slightly faworyzowany w tym matchupie na linii na podstawie 343 przeanalizowanych gier.
Jaki jest najlepszy build Morgana przeciwko Leona?
Najlepszy build Morgana przeciwko Leona zawiera Udręka Liandry'ego, Morellonomicon, Kryształowy Kostur Rylai with Obuwie Maga. This build achieves a 85.7% win rate in the matchup. Sprawdz rozklad matchupu powyzej, aby zobaczyc pelna sciezke przedmiotow i kolejnosc buildu.
Jakie sa najlepsze runy Morgana przeciwko Leona?
Najlepsze runy Morgana przeciwko Leona uzywaja drzewa glownego Inspiracja z Czarnoksięstwo jako wtornym. This rune setup achieves a 57.1% win rate in the Morgana vs Leona matchup. Zobacz pelny rozklad run w porownaniu matchupu powyzej.
Czy Morgana kontruje Leona?
Tak, Morgana ma korzystny matchup przeciwko Leona ze wskaznikiem zwyciestwa 50.4%. Morgana slightly edges out Leona na linii na podstawie aktualnych danych patcha 26.11.
Jak grac Morgana przeciwko Leona?
Grajac Morgana przeciwko Leona, wykorzystaj swoje statystyczne przewagi, tradujac agresywnie podczas korzystnych okien. You have early game priority — look for kills and zone control before first recall. Buduj polecane przedmioty i runy dla tego konkretnego matchupu, aby uzyskac najlepsze wyniki.