前言

雙色球是中國福利彩票的一種玩法。

紅球一共6組，每組從1-33中抽取一個，六個互相不重複。然後藍球是從1-16中抽取一個數字，這整個組成的雙色球

python從零基礎入門到實戰

今天，我們就用Python來統計一下各號碼的中獎概率，並可視化展示。我本人，也會買概率最大的幾個號碼試試，中獎的話，我就刪號，並開始樸實無華有錢人的生活！！！

先是資料的來源，採集雙色球往期中獎資料

傳送求情
import requests # 資料請求

# 傳送請求的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)

# <> 物件 200 請求成功  狀態碼
解析資料，for遍歷
for index in result:

    dit = {

        '期號': index['code'],

        '開獎日期': index['date'],

        '紅球': index['red'],

        '藍球': index['blue'],

        '一等獎中獎注數': index['prizegrades'][0]['typenum'],

        '一等獎中獎金額': index['prizegrades'][0]['typemoney'],

        '二等獎中獎注數': index['prizegrades'][1]['typenum'],

        '二等獎中獎金額': index['prizegrades'][1]['typemoney'],

        '三等獎中獎注數': index['prizegrades'][2]['typenum'],

        '三等獎中獎金額': index['prizegrades'][2]['typemoney'],

        '四等獎中獎注數': index['prizegrades'][3]['typenum'],

        '四等獎中獎金額': index['prizegrades'][3]['typemoney'],

        '五等獎中獎注數': index['prizegrades'][4]['typenum'],

        '五等獎中獎金額': index['prizegrades'][4]['typemoney'],

        '六等獎中獎注數': index['prizegrades'][5]['typenum'],

        '六等獎中獎金額': index['prizegrades'][5]['typemoney'],

        '一等獎中獎地區': index['content'],

        '獎池金額': index['poolmoney']

    }
儲存資料
import csv # 內建模組

f = open('雙色球.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')

csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['期號',

                                '開獎日期',

                                '紅球',

                                '藍球',

                                '一等獎中獎注數',

                                '一等獎中獎金額',

                                '二等獎中獎注數',

                                '二等獎中獎金額',

                                '三等獎中獎注數',

                                '三等獎中獎金額',

                                '四等獎中獎注數',

                                '四等獎中獎金額',

                                '五等獎中獎注數',

                                '五等獎中獎金額',

                                '六等獎中獎注數',

                                '六等獎中獎金額',

                                '一等獎中獎地區',

                                '獎池金額'])

csv_writer.writeheader() # 寫入表頭

csv_writer.writerow(dit)

print(dit)

執行程式碼，這樣就得到了往期雙色球的資料了

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現在開始，我們來分析這些資料

先匯入需要用到的模組
import pandas as pd

from pyecharts.charts import *

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
讀取採集到的表格資料
data = pd.read_csv('雙色球.csv',encoding='utf-8', engine='python')

data.head()
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取資料，指定訓練集和測試集
def get_lotto_data(data, lotto, lotto_id):

    data['lotto_id'] = lotto_id

    X = []

    Y = []

    # 標籤and值

    for s, p in zip(data['lotto_id'], data[lotto]):

        X.append([float(s)])

        Y.append(float(p))

    return X, Y
建立線性迴歸模型
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_outcome

    return predictions
使用線性迴歸推測中獎號碼
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'中獎第{lotto_id}個紅球為：', result['predicted_value'].astype('int64'), '號球')

    else:

        print('中獎藍球為：', result['predicted_value'].astype('int64'), '號球')
預測結果
get_predicted_num(data, 'r1', 1)  # 預測紅1

get_predicted_num(data, 'r2', 2)  # 預測紅2

get_predicted_num(data, 'r3', 3)  # 預測紅3

get_predicted_num(data, 'r4', 4)  # 預測紅4

get_predicted_num(data, 'r5', 5)  # 預測紅5

get_predicted_num(data, 'r6', 6)  # 預測紅6

get_predicted_num(data, '藍球', 7)  # 預測藍7
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視覺化展示

紅球中獎概率分佈圖
x = red_ball_count.index.tolist()

y = red_ball_count.values.tolist()

# 視覺化展示

pie = (

    Pie()

    .add(""

        ,[list(z) for z in zip(x, y)]

        )

)

pie.render_notebook()
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​

藍球中獎概率分佈圖
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()
​

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藍球中獎次數分佈
from pyecharts import options as opts

from pyecharts.charts import PictorialBar

from pyecharts.globals import SymbolType

c = (

    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='藍球中獎號碼'),

        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()
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中獎注數漏斗圖
x_data = df['中獎注數'].index.tolist()

y_data = df['中獎注數'].values.tolist()

c = (

    Funnel()

    .add(

        "中獎注數漏斗圖",

        [list(z) for z in zip(x_data, y_data)],

        label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),

    )

    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="中獎注數漏斗圖"))

)

c.render_notebook()
很真實，基數太大，一、二等獎的中獎數都看不見了
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