Pantheonvs Evelynn
Pantheon vs Evelynn to a decisive matchup w LoL patch 26.11. Evelynn wygrywa z 70.0% win rate (+40.0%) przeciwko Pantheon na podstawie 10 gier. Pantheon wins the early laning phase while Evelynn scales better into the late game. Poniżej znajdziesz najlepszy build Pantheon, runy, statystyki linii i strategie dla matchupu Pantheon vs Evelynn.
Analiza matchupu Pantheon
Użyj menu rozwijanego, aby wybrać przeciwnika i zobaczyć szczegółową analizę, jak Pantheon 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 Pantheon vs Evelynn?
Podsumowanie starcia Pantheon vs Evelynn
Starcie Pantheon vs Evelynn to decydujące starcie w rankingowej grze League of Legends. Na podstawie analizy 10 ostatnich meczów, Evelynn wygrywa ze współczynnikiem wygranych 70.0% w porównaniu do 30.0% Pantheon, dając Evelynn przewagę 40.0 punktów procentowych. Dynamika faz gry odgrywa tu kluczową rolę: Pantheon kontroluje wczesną fazę liniowania, ale Evelynn skaluje się lepiej w miarę przedłużania się gry. Starcie zmienia się dramatycznie w zależności od długości gry — Pantheon musi wykorzystać przewagi zanim Evelynn osiągnie swoje szczyty mocy, podczas gdy Evelynn powinien skupić się na bezpiecznym farmieniu i osiągnięciu kluczowych punktów przedmiotów. Najbardziej znacząca statystyczna różnica dotyczy CS, gdzie Pantheon prowadzi o 0.7 CS/min — różnica, która mocno wpływa na wynik wymian i potyczek. Evelynn ma silną przewagę w tym starciu. Gracze Pantheon powinni grać defensywnie, priorytetyzować bezpieczne farmienie pod wieżą i szukać okazji stworzonych przez presję dżungli lub gdy Evelynn się rozciąga. Unikaj przedłużonych wymian i czekaj na walki zespołowe gdzie pozycjonowanie i koordynacja mają większe znaczenie. 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 Pantheon vs Evelynn
Pantheon jest faworyzowany podczas fazy liniowania przeciwko Evelynn, wygrywając 5 z 5 kluczowych kategorii statystycznych. Pantheon ma przewagi w farmienie, obrażenia, dochód złota, kontrola tłumu i sustain, czyniąc go silniejszym lanerem w tym starciu.
Best Pantheon Build Against Evelynn
Obuwie Merkurego to optymalny wybór butów przeciwko Evelynn, zapewniający mobilność i statystyki, których Pantheon najbardziej potrzebuje w tym starciu. Najlepiej działające główne przedmioty dla Pantheon przeciwko Evelynn to Woltaiczny Cyklomiecz, Wężowy Kieł i Widmowe Ostrze Youmuu. Ta kombinacja daje Pantheon efektywną równowagę obrażeń, przetrwania i użyteczności dla tego starcia. Dostosowania mogą być potrzebne w zależności od składów drużyn i stanu gry, ale ten build zapewnia najsilniejszy fundament dla starcia Pantheon vs Evelynn.
Early Game vs Late Game
Pantheon50.0%
Evelynn50.0%Pantheon16.7%Evelynn83.3%Wczesna gra (pierwsze 15 minut) to rzut monetą między Pantheon a Evelynn, z Pantheon trzymającym minimalną przewagę współczynnika wygranych 50.0% (+0.0%). Indywidualne umiejętności i bliskość dżungli będą ważniejsze niż przewaga bohatera we wczesnej fazie liniowania.
Evelynn jest znacznie lepszy w późnej grze (25+ minut), chwaląc się współczynnikiem wygranych 83.3% — 66.7 punktów powyżej Pantheon. Przedłużone gry mocno faworyzują Evelynn, którego zestaw i skalowanie czynią go dominującą siłą w walkach zespołowych i kontroli celów.
Dynamika mocy zmienia się w miarę postępu gry — Pantheon ma przewagę wcześnie, ale Evelynn 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 Pantheon Runes Against Evelynn
Precyzja
Dominacja
Konfiguracja run Precyzja i Dominacja daje Pantheon najlepsze narzędzia do rywalizacji z Evelynn w tym trudnym starciu, kompensując statystyczne wady optymalnymi synergiami run.
Dane matchupow Pantheon dla patcha 26.11 League of Legends. Ponizszatabela pokazuje wskaznik wygranych Pantheon, roznice w zlocie i statystyki wydajnosci przeciwko kazdemu czempionowi w aktualnej mecie. Kliknij nazwe czempiona, aby zobaczyc szczegolowy rozklad, w tym najlepszy build Pantheon, 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 51.56% | 192 | 1.6 | 710 | 10,530 | 48.8% | 53.7% | |
| 45.83% | 192 | 2.0 | 646 | 10,050 | 43.3% | 48.0% | |
| 48.13% | 160 | 1.6 | 701 | 10,561 | 46.8% | 49.4% | |
| 46.53% | 144 | 1.6 | 662 | 10,141 | 52.0% | 40.6% | |
| 43.48% | 138 | 1.6 | 709 | 10,541 | 41.2% | 44.8% | |
| 46.15% | 130 | 1.7 | 674 | 10,681 | 40.9% | 48.8% | |
| 43.75% | 128 | 4.4 | 810 | 11,657 | 38.3% | 46.9% | |
| 46.67% | 120 | 1.6 | 725 | 10,327 | 55.1% | 40.9% | |
| 44.92% | 118 | 5.7 | 875 | 11,362 | 46.8% | 43.7% | |
| 42.59% | 108 | 5.4 | 908 | 11,268 | 46.3% | 38.9% | |
| 45.28% | 106 | 1.6 | 668 | 10,085 | 38.8% | 50.9% | |
| 44.76% | 105 | 5.4 | 893 | 10,776 | 46.0% | 43.6% | |
| 54.46% | 101 | 4.7 | 761 | 11,281 | 60.5% | 50.8% | |
| 46.94% | 98 | 5.1 | 824 | 10,670 | 41.5% | 50.9% | |
| 52.58% | 97 | 2.6 | 899 | 11,208 | 36.6% | 64.3% | |
| 59.38% | 96 | 1.6 | 692 | 11,255 | 55.9% | 61.3% | |
| 55.79% | 95 | 5.5 | 994 | 12,385 | 65.1% | 48.1% | |
| 41.49% | 94 | 2.0 | 736 | 10,826 | 41.7% | 41.4% | |
| 48.89% | 90 | 5.2 | 986 | 10,977 | 57.5% | 39.5% | |
| 47.19% | 89 | 2.1 | 672 | 10,559 | 54.0% | 42.3% | |
| 47.13% | 87 | 1.7 | 643 | 9,646 | 52.0% | 40.5% | |
| 44.05% | 84 | 2.1 | 796 | 11,052 | 41.9% | 45.3% | |
| 53.75% | 80 | 5.4 | 959 | 12,142 | 63.6% | 46.8% | |
| 45.00% | 80 | 1.7 | 761 | 13,105 | 67.9% | 32.7% | |
| 57.69% | 78 | 1.6 | 588 | 9,792 | 62.5% | 52.6% | |
| 42.86% | 77 | 1.7 | 673 | 9,861 | 51.4% | 35.7% | |
| 41.56% | 77 | 1.7 | 628 | 9,754 | 40.0% | 42.9% | |
| 43.06% | 72 | 1.6 | 590 | 9,561 | 48.5% | 38.5% | |
| 57.14% | 70 | 4.4 | 949 | 12,449 | 41.7% | 65.2% | |
| 64.29% | 70 | 2.5 | 818 | 12,326 | 63.6% | 64.6% | |
| 46.38% | 69 | 4.8 | 863 | 11,485 | 41.9% | 50.0% | |
| 49.23% | 65 | 5.0 | 946 | 11,785 | 56.0% | 45.0% | |
| 37.50% | 64 | 5.2 | 1,142 | 10,640 | 45.2% | 30.3% | |
| 46.77% | 62 | 4.3 | 831 | 11,015 | 51.7% | 42.4% | |
| 42.62% | 61 | 4.9 | 1,054 | 11,971 | 47.1% | 40.9% | |
| 46.67% | 60 | 3.0 | 840 | 10,918 | 37.9% | 54.8% | |
| 40.68% | 59 | 1.3 | 750 | 11,709 | 44.0% | 38.2% | |
| 40.68% | 59 | 0.9 | 675 | 11,680 | 33.3% | 48.3% | |
| 44.64% | 56 | 1.8 | 695 | 10,417 | 42.3% | 46.7% | |
| 41.82% | 55 | 2.9 | 740 | 11,007 | 30.0% | 56.0% | |
| 45.45% | 55 | 5.2 | 906 | 11,247 | 47.1% | 44.7% | |
| 44.44% | 54 | 1.4 | 729 | 12,036 | 29.2% | 56.7% | |
| 52.83% | 53 | 5.4 | 962 | 10,416 | 65.4% | 40.7% | |
| 45.28% | 53 | 5.0 | 878 | 10,609 | 62.5% | 31.0% | |
| 46.15% | 52 | 6.0 | 928 | 11,564 | 43.5% | 48.3% | |
| 50.00% | 52 | 3.4 | 946 | 12,340 | 44.0% | 55.6% | |
| 47.06% | 51 | 5.1 | 892 | 11,670 | 57.9% | 40.6% | |
| 48.00% | 50 | 1.5 | 747 | 12,059 | 56.5% | 40.7% | |
| 38.00% | 50 | 5.4 | 850 | 10,778 | 37.5% | 38.5% | |
| 56.00% | 50 | 1.6 | 772 | 11,126 | 57.1% | 55.2% | |
| 53.06% | 49 | 3.3 | 885 | 11,442 | 43.5% | 61.5% | |
| 55.10% | 49 | 1.2 | 774 | 13,281 | 56.3% | 54.5% | |
| 48.94% | 47 | 1.5 | 655 | 10,695 | 42.1% | 53.6% | |
| 61.70% | 47 | 5.3 | 984 | 12,494 | 60.0% | 63.0% | |
| 45.65% | 46 | 4.4 | 830 | 11,847 | 41.2% | 48.3% | |
| 43.48% | 46 | 3.3 | 781 | 10,971 | 34.6% | 55.0% | |
| 53.33% | 45 | 2.5 | 714 | 10,465 | 44.4% | 59.3% | |
| 62.22% | 45 | 2.6 | 778 | 10,996 | 60.0% | 63.3% | |
| 60.00% | 45 | 5.9 | 846 | 11,090 | 61.5% | 57.9% | |
| 56.82% | 44 | 4.9 | 907 | 11,929 | 40.0% | 65.5% | |
| 47.73% | 44 | 4.8 | 770 | 11,457 | 56.3% | 42.9% | |
| 47.73% | 44 | 2.3 | 761 | 10,676 | 60.0% | 41.4% | |
| 51.16% | 43 | 4.7 | 933 | 11,628 | 45.5% | 53.1% | |
| 40.48% | 42 | 1.5 | 619 | 9,396 | 52.2% | 26.3% | |
| 45.24% | 42 | 5.5 | 863 | 11,805 | 43.8% | 46.1% | |
| 57.14% | 42 | 1.8 | 777 | 12,607 | 64.3% | 53.6% | |
| 50.00% | 42 | 4.9 | 786 | 11,701 | 56.3% | 46.1% | |
| 41.46% | 41 | 5.2 | 780 | 10,053 | 26.1% | 61.1% | |
| 53.66% | 41 | 5.0 | 816 | 10,313 | 41.2% | 62.5% | |
| 48.78% | 41 | 1.6 | 641 | 10,105 | 45.5% | 52.6% | |
| 47.50% | 40 | 2.0 | 721 | 9,190 | 50.0% | 44.4% | |
| 47.50% | 40 | 1.4 | 679 | 10,078 | 57.1% | 36.8% | |
| 50.00% | 40 | 5.3 | 957 | 11,736 | 50.0% | 50.0% | |
| 47.50% | 40 | 4.0 | 747 | 10,766 | 55.0% | 40.0% | |
| 35.00% | 40 | 4.1 | 845 | 10,930 | 26.7% | 40.0% | |
| 38.46% | 39 | 5.6 | 1,051 | 12,320 | 33.3% | 40.7% | |
| 47.37% | 38 | 5.9 | 833 | 11,832 | 50.0% | 45.8% | |
| 48.65% | 37 | 1.6 | 738 | 10,766 | 63.6% | 42.3% | |
| 40.54% | 37 | 1.5 | 735 | 10,868 | 56.3% | 28.6% | |
| 40.54% | 37 | 1.1 | 685 | 12,590 | 46.1% | 37.5% | |
| 47.22% | 36 | 4.4 | 766 | 11,089 | 44.4% | 50.0% | |
| 44.44% | 36 | 1.5 | 605 | 10,070 | 36.4% | 48.0% | |
| 42.86% | 35 | 4.7 | 842 | 10,891 | 33.3% | 52.9% | |
| 54.29% | 35 | 5.8 | 770 | 11,583 | 75.0% | 36.8% | |
| 45.71% | 35 | 1.0 | 734 | 11,598 | 42.9% | 47.6% | |
| 47.06% | 34 | 5.7 | 897 | 11,323 | 66.7% | 25.0% | |
| 50.00% | 34 | 1.1 | 683 | 12,420 | 50.0% | 50.0% | |
| 48.48% | 33 | 4.6 | 838 | 11,251 | 42.1% | 57.1% | |
| 69.70% | 33 | 5.2 | 947 | 12,225 | 84.6% | 60.0% | |
| 48.48% | 33 | 2.8 | 742 | 10,938 | 55.6% | 40.0% | |
| 42.42% | 33 | 3.4 | 878 | 11,817 | 60.0% | 34.8% | |
| 46.88% | 32 | 5.5 | 928 | 12,389 | 27.3% | 57.1% | |
| 41.94% | 31 | 5.5 | 983 | 11,071 | 41.2% | 42.9% | |
| 58.06% | 31 | 5.5 | 865 | 10,834 | 38.5% | 72.2% | |
| 35.48% | 31 | 5.1 | 903 | 11,909 | 46.7% | 25.0% | |
| 53.57% | 28 | 1.8 | 704 | 11,459 | 66.7% | 43.8% | |
| 60.71% | 28 | 5.2 | 945 | 12,262 | 58.3% | 62.5% | |
| 42.86% | 28 | 1.8 | 746 | 12,809 | 80.0% | 34.8% | |
| 42.86% | 28 | 1.1 | 765 | 12,724 | 33.3% | 50.0% | |
| 48.15% | 27 | 1.9 | 730 | 11,595 | 41.7% | 53.3% | |
| 33.33% | 27 | 1.6 | 722 | 10,454 | 42.9% | 23.1% | |
| 48.15% | 27 | 4.8 | 769 | 12,224 | 37.5% | 52.6% | |
| 62.96% | 27 | 5.1 | 783 | 10,921 | 64.3% | 61.5% | |
| 57.69% | 26 | 3.8 | 812 | 12,621 | 58.3% | 57.1% | |
| 40.00% | 25 | 0.8 | 609 | 10,484 | 36.4% | 42.9% | |
| 43.48% | 23 | 5.3 | 624 | 10,480 | 42.9% | 44.4% | |
| 43.48% | 23 | 5.9 | 848 | 11,777 | 54.5% | 33.3% | |
| 52.17% | 23 | 0.8 | 735 | 12,470 | 72.7% | 33.3% | |
| 50.00% | 22 | 3.3 | 864 | 11,397 | 61.5% | 33.3% | |
| 68.18% | 22 | 4.9 | 899 | 11,232 | 77.8% | 61.5% | |
| 52.38% | 21 | 4.7 | 848 | 12,486 | 75.0% | 38.5% | |
| 57.14% | 21 | 4.6 | 785 | 11,272 | 57.1% | 57.1% | |
| 38.10% | 21 | 1.5 | 756 | 12,252 | 30.8% | 50.0% | |
| 35.00% | 20 | 1.5 | 690 | 11,140 | 42.9% | 30.8% | |
| 38.89% | 18 | 1.6 | 713 | 12,757 | 28.6% | 45.5% | |
| 44.44% | 18 | 5.2 | 937 | 11,867 | 14.3% | 63.6% | |
| 38.89% | 18 | 5.8 | 978 | 10,604 | 27.3% | 57.1% | |
| 52.94% | 17 | 5.6 | 820 | 12,341 | 62.5% | 44.4% | |
| 56.25% | 16 | 2.8 | 704 | 8,920 | 70.0% | 33.3% | |
| 50.00% | 16 | 0.9 | 721 | 12,873 | 60.0% | 45.5% | |
| 40.00% | 15 | 5.6 | 1,181 | 14,586 | 66.7% | 33.3% | |
| 71.43% | 14 | 4.7 | 939 | 12,752 | 66.7% | 75.0% | |
| 50.00% | 14 | 5.3 | 966 | 13,756 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 14 | 2.1 | 821 | 14,112 | 100.0% | 36.4% | |
| 42.86% | 14 | 1.3 | 847 | 12,311 | 42.9% | 42.9% | |
| 78.57% | 14 | 2.2 | 617 | 8,534 | 75.0% | 83.3% | |
| 57.14% | 14 | 4.8 | 1,102 | 14,742 | 50.0% | 60.0% | |
| 46.15% | 13 | 5.1 | 759 | 12,591 | 33.3% | 50.0% | |
| 53.85% | 13 | 0.9 | 731 | 10,124 | 37.5% | 80.0% | |
| 38.46% | 13 | 1.8 | 733 | 13,195 | 25.0% | 44.4% | |
| 41.67% | 12 | 4.4 | 883 | 11,808 | 50.0% | 33.3% | |
| 33.33% | 12 | 2.5 | 891 | 11,308 | 44.4% | 0.0% | |
| 50.00% | 12 | 4.7 | 717 | 10,830 | 33.3% | 66.7% | |
| 58.33% | 12 | 1.8 | 837 | 13,511 | 66.7% | 55.6% | |
| 18.18% | 11 | 2.8 | 763 | 12,241 | 33.3% | 12.5% | |
| 36.36% | 11 | 1.9 | 902 | 14,286 | 0.0% | 44.4% | |
| 54.55% | 11 | 0.7 | 678 | 13,622 | 50.0% | 55.6% | |
| 54.55% | 11 | 4.3 | 906 | 12,422 | 75.0% | 42.9% | |
| 54.55% | 11 | 5.0 | 748 | 12,461 | 50.0% | 55.6% | |
| 40.00% | 10 | 4.9 | 713 | 9,624 | 20.0% | 60.0% | |
| 30.00% | 10 | 2.6 | 627 | 12,924 | 0.0% | 37.5% | |
| 30.00% | 10 | 1.2 | 858 | 14,529 | 50.0% | 16.7% | |
| 44.44% | 9 | 4.4 | 965 | 12,230 | 0.0% | 57.1% | |
| 33.33% | 9 | 3.6 | 899 | 9,993 | 0.0% | 75.0% | |
| 44.44% | 9 | 4.3 | 864 | 10,460 | 50.0% | 40.0% | |
| 62.50% | 8 | 5.5 | 906 | 12,595 | 33.3% | 80.0% | |
| 37.50% | 8 | 0.9 | 792 | 10,925 | 50.0% | 25.0% | |
| 25.00% | 8 | 3.6 | 735 | 12,617 | 25.0% | 25.0% | |
| 50.00% | 8 | 4.7 | 922 | 12,728 | 33.3% | 60.0% | |
| 57.14% | 7 | 1.0 | 857 | 12,482 | 66.7% | 50.0% | |
| 85.71% | 7 | 4.3 | 755 | 11,853 | 100.0% | 80.0% | |
| 50.00% | 6 | 2.6 | 798 | 10,234 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 6 | 2.0 | 939 | 12,131 | 50.0% | 50.0% | |
| 33.33% | 6 | 4.6 | 835 | 11,134 | 0.0% | 50.0% | |
| 80.00% | 5 | 3.6 | 1,187 | 15,637 | 100.0% | 75.0% | |
| 40.00% | 5 | 4.8 | 699 | 10,818 | 0.0% | 66.7% | |
| 40.00% | 5 | 1.0 | 779 | 11,623 | 33.3% | 50.0% | |
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.
Pantheon vs Evelynn - Często Zadawane Pytania
Jak radzi sobie Pantheon przeciwko Evelynn w League of Legends?
Evelynn wygrywa matchup Pantheon vs Evelynn ze wskaznikiem zwyciestwa 70.0% w porownaniu do 30.0% Pantheon, roznica 40.0 punktow procentowych. Te dane oparte sa na 10 ostatnich grach rankingowych w patchu 26.11.
Jak radzi sobie Pantheon przeciwko Evelynn we wczesnej grze?
We wczesnej grze Pantheon ma przewage nad Evelynn z wskaznikiem zwyciestwa 50.0% versus 50.0%. Gracze Pantheon powinni wykorzystywac swoja przewage na linii poprzez agresywne tradowanie i kontrole fal w pierwszych 15 minutach.
Jak radzi sobie Pantheon przeciwko Evelynn w poznej grze?
W poznej grze Evelynn przejmuje matchup Pantheon vs Evelynn ze wskaznikiem zwyciestwa 83.3% w porownaniu do 16.7%. Evelynn skaluje sie lepiej w walkach druzynowych i walkach o cele po 25 minutach.
Kto wygrywa matchup Pantheon vs Evelynn?
Evelynn wygrywa matchup przeciwko Pantheon ze wskaznikiem zwyciestwa 70.0% w patchu 26.11 League of Legends. Przewaga 40.0 punktow procentowych oznacza, ze Evelynn jest significantly faworyzowany w tym matchupie na linii na podstawie 10 przeanalizowanych gier.
Jaki jest najlepszy build Pantheon przeciwko Evelynn?
Najlepszy build Pantheon przeciwko Evelynn zawiera Woltaiczny Cyklomiecz, Wężowy Kieł, Widmowe Ostrze Youmuu with Obuwie Merkurego. Sprawdz rozklad matchupu powyzej, aby zobaczyc pelna sciezke przedmiotow i kolejnosc buildu.
Jakie sa najlepsze runy Pantheon przeciwko Evelynn?
Najlepsze runy Pantheon przeciwko Evelynn uzywaja drzewa glownego Precyzja z Dominacja jako wtornym. This rune setup achieves a 100.0% win rate in the Pantheon vs Evelynn matchup. Zobacz pelny rozklad run w porownaniu matchupu powyzej.
Czy Pantheon kontruje Evelynn?
Nie, Pantheon ma trudnosci przeciwko Evelynn z zaledwie 30.0% wskaznikiem zwyciestwa. Evelynn ma przewage w tym matchupie. Gracze Pantheon powinni skupic sie na bezpiecznym farmie i unikac dlugich tradow, aby zminimalizowac przewage Evelynn.
Jak grac Pantheon przeciwko Evelynn?
Grajac Pantheon przeciwko Evelynn, graj ostroznie i unikaj skokow mocy Evelynn. Look for jungle assistance and team-dependent plays since Evelynn has the statistical advantage at most stages. Uzyj buildu i run specyficznych dla matchupu powyzej, aby zoptymalizowac swoje szanse.