前言
铁子们应该都是听说过双色球的吧
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
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！！！
实现代码
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://***/cwl_admin/kjxx/findDrawNotice'
python学习交流Q群：690643772 ### 源码领取
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()
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()
