前言

双色球是中国福利彩票的一种玩法。

红球一共6组，每组从1-33中抽取一个，六个互相不重复。然后蓝球是从1-16中抽取一个数字，这整个组成的双色球

python从零基础入门到实战

今天，我们就用Python来统计一下各号码的中奖概率，并可视化展示。我本人，也会买概率最大的几个号码试试，中奖的话，我就删号，并开始朴实无华有钱人的生活！！！

先是数据的来源，采集双色球往期中奖数据

发送求情

import requests # 数据请求# 发送请求的url地址
url = 'http://www.cwl.gov.cn/cwl_admin/kjxx/findDrawNotice'params = {'name': 'ssq','issueCount': '','issueStart': '','issueEnd': '','dayStart': '2017-10-24','dayEnd': '2021-08-04','pageNo': page,
}
headers = {'Referer': 'http://www.cwl.gov.cn/kjxx/ssq/kjgg/','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, params=params, headers=headers)
# <> 对象 200 请求成功  状态码

解析数据，for遍历

for index in result:dit = {'期号': index['code'],'开奖日期': index['date'],'红球': index['red'],'蓝球': index['blue'],'一等奖中奖注数': index['prizegrades'][0]['typenum'],'一等奖中奖金额': index['prizegrades'][0]['typemoney'],'二等奖中奖注数': index['prizegrades'][1]['typenum'],'二等奖中奖金额': index['prizegrades'][1]['typemoney'],'三等奖中奖注数': index['prizegrades'][2]['typenum'],'三等奖中奖金额': index['prizegrades'][2]['typemoney'],'四等奖中奖注数': index['prizegrades'][3]['typenum'],'四等奖中奖金额': index['prizegrades'][3]['typemoney'],'五等奖中奖注数': index['prizegrades'][4]['typenum'],'五等奖中奖金额': index['prizegrades'][4]['typemoney'],'六等奖中奖注数': index['prizegrades'][5]['typenum'],'六等奖中奖金额': index['prizegrades'][5]['typemoney'],'一等奖中奖地区': index['content'],'奖池金额': index['poolmoney']}

保存数据

import csv # 内置模块f = open('双色球.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['期号','开奖日期','红球','蓝球','一等奖中奖注数','一等奖中奖金额','二等奖中奖注数','二等奖中奖金额','三等奖中奖注数','三等奖中奖金额','四等奖中奖注数','四等奖中奖金额','五等奖中奖注数','五等奖中奖金额','六等奖中奖注数','六等奖中奖金额','一等奖中奖地区','奖池金额'])csv_writer.writeheader() # 写入表头
csv_writer.writerow(dit)
print(dit)

运行代码，这样就得到了往期双色球的数据了

现在开始，我们来分析这些数据

先导入需要用到的模块

import pandas as pd
from pyecharts.charts import *
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

读取采集到的表格数据

data = pd.read_csv('双色球.csv',encoding='utf-8', engine='python')
data.head()

取数据，指定训练集和测试集

def get_lotto_data(data, lotto, lotto_id):data['lotto_id'] = lotto_idX = []Y = []# 标签and值for s, p in zip(data['lotto_id'], data[lotto]):X.append([float(s)])Y.append(float(p))return X, Y

建立线性回归模型

def linear_model_test(X, Y, predict_value):regr = LogisticRegression()regr.fit(X, Y)predict_outcome = regr.predict(predict_value)predictions = {}predictions['intercept'] = regr.intercept_predictions['coefficient'] = regr.coef_predictions['predicted_value'] = predict_outcomereturn predictions

使用线性回归推测中奖号码

def get_predicted_num(file, lotto, lotto_id):X, Y = get_lotto_data(file, lotto, lotto_id)predict_value = [[33]]result = linear_model_test(X, Y, predict_value)if lotto_id < 7:print(f'中奖第{lotto_id}个红球为：', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球')else:print('中奖蓝球为：', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球')

预测结果

get_predicted_num(data, 'r1', 1)  # 预测红1
get_predicted_num(data, 'r2', 2)  # 预测红2
get_predicted_num(data, 'r3', 3)  # 预测红3
get_predicted_num(data, 'r4', 4)  # 预测红4
get_predicted_num(data, 'r5', 5)  # 预测红5
get_predicted_num(data, 'r6', 6)  # 预测红6
get_predicted_num(data, '蓝球', 7)  # 预测蓝7

可视化展示

红球中奖概率分布图

x = red_ball_count.index.tolist()
y = red_ball_count.values.tolist()
# 可视化展示
pie = (Pie().add("",[list(z) for z in zip(x, y)])
)
pie.render_notebook()

蓝球中奖概率分布图

x = blue_ball_count.index.tolist()
y = blue_ball_count.values.tolist()
pie = (Pie().add("",[list(z) for z in zip(x, y)])
)
pie.render_notebook()

蓝球中奖次数分布

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import PictorialBar
from pyecharts.globals import SymbolTypec = (PictorialBar().add_xaxis(x).add_yaxis("",y,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),symbol_size=18,symbol_repeat="fixed",symbol_offset=[0, 0],is_symbol_clip=True,).reversal_axis().set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='蓝球中奖号码'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False),yaxis_opts=opts.AxisOpts(axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=0)),),)
)
c.render_notebook()

中奖注数漏斗图

x_data = df['中奖注数'].index.tolist()
y_data = df['中奖注数'].values.tolist()c = (Funnel().add("中奖注数漏斗图",[list(z) for z in zip(x_data, y_data)],label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="中奖注数漏斗图"))
)
c.render_notebook()

很真实，基数太大，一、二等奖的中奖数都看不见了

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