简单的彩票排列3统计程序,python源码,matplotlib库作图
人工智能分析彩票算不出来,那只能人为的统计统计彩票数据了,可以统计彩票还能练练手.
之前写过一篇文章,用python爬虫程序网上抓取排列3全部历史数据,保存到本地,现在这篇是读取本地文件,开始展开分析.
反正程序写完之后,我感觉python最乱的是各种数据的互相转换,python的数据类型非常多,然后光看代码也不知道是什么数据类型,你调用不同的库函数,参数得是函数指定数据类型,所以数据类型得转换来转换去,转的我头晕眼花,说到底还是基础功力薄弱,光想着调用各种库模块,却不知道基本功不好的话库模块都调用不动.
试了多种python的IDE感觉还是spyder最好,主要它在调试运行程序时,显示各种数据的类型,写的非常详细全面.否则程序写长了光各种数据类型的转换就能把人搞的头晕眼花,怪不得连python之父都不想用python了.
# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Mon May 6 15:44:16 2019
@author: Administrator
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import pandas as pd
import numpy as np #科学计算数据分析库,另起名为np
import matplotlib.pyplot as plt #擅长画二维图曲线,股票均线,另起名为plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #机器学习库,数据预处理,把数据定为0,1之间
from keras.models import Sequential #深度学习库,建立模型,多网络层线性堆叠顺序模型
from keras.layers import LSTM, Dense, Activation #准备用三种神经网络层,长短期记忆网络,全连接网络层,激活层
#from keras.utils import plot_model#模型可视化做图
#from IPython.display import SVG
#from keras.utils.vis_utils import model_to_dot
import xlrd#读excel文件
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' ## 设置字体
def read_to_excel():#自定义函数,读取excel表里排列三中奖号
# 设置路径
path = 'pl3.xls'
# 打开execl
workbook = xlrd.open_workbook(path)
# 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
Data_sheet = workbook.sheets()[0] # 通过索引获取
#rowNum = Data_sheet.nrows # sheet行数
#colNum = Data_sheet.ncols # sheet列数
# 获取整行和整列的值（列表）
#rows = Data_sheet.row_values(0) # 获取第一行内容
cols = Data_sheet.col_values(1) # 获取第二列内容
cols=cols[1:]
# print (rows)
#print (cols)#打印开奖号
baiwei=[x[0] for x in cols]
shiwei=[x[1] for x in cols]
gewei=[x[2] for x in cols]
return cols,baiwei,shiwei,gewei
def main():
pl3,baiwei,shiwei,gewei=read_to_excel()#读excel表里的开奖号并做成开奖号,百位,十位,个位,四个数组
#统计每个数字在个十百位出现次数
baiweidata={}
for i in range(10):
i=str(i)
print('排列3百位数字 %d 出现次数 %s ' % (int(i),baiwei.count(i)))
baiweidata [i]= baiwei.count(i)
i=int(i)
print(baiweidata)
shiweidata={}
for i in range(10):
i=str(i)
print('排列3十位数字 %d 出现次数 %s ' % (int(i),shiwei.count(i)))
shiweidata[i]=shiwei.count(i)
i=int(i)
print(shiweidata)
geweidata={}
for i in range(10):
i=str(i)
print('排列3个位数字 %d 出现次数 %s ' % (int(i),gewei.count(i)))
geweidata[i]=gewei.count(i)
i=int(i)
print(geweidata)
#转换数据类型,转换成做图函数能认识的参数
baiweidatapd=pd.DataFrame(baiweidata,index = [0])
shiweidatapd=pd.DataFrame(shiweidata,index = [0])
geweidatapd=pd.DataFrame(geweidata,index = [0])
bwcs=baiweidata.values()
swcs=shiweidata.values()
gwcs=geweidata.values()
#画直方图
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.bar(np.arange(10),bwcs,width=0.3)
plt.bar(np.arange(10)+0.3,swcs,width=0.3)
plt.bar(np.arange(10)+0.6,gwcs,width=0.3)
#每个数字出现次数写直方柱上边
for x,y in zip(np.arange(10),bwcs):
plt.text(x,y+0.5,'%d'%y, ha='center', va= 'bottom')
for x,y in zip(np.arange(10),swcs):
plt.text(x+0.3,y+0.05,'%d'%y, ha='center', va= 'bottom')
for x,y in zip(np.arange(10),gwcs):
plt.text(x+0.6,y+0.05,'%d'%y, ha='center', va= 'bottom')
#显示X横轴0到9数字
new_ticks = np.linspace(0, 9, 10)
plt.xticks(new_ticks)
#直方图标题等文字信息
plt.xlabel("0到9,从左到右按百十个位排")
plt.ylabel("出现次数")
plt.title("排列三0到9在百十个位出现次数统计表")
plt.legend(['百位','十位','个位'])
plt.show()
#百十个位K线图
#数据切片显示百分之1的数据,因为五千多期号做到一个屏幕上根本看不清
qiep=int(np.array(baiwei).shape[0] *0.99)#数据切片,设定要切多少
k=np.array(baiwei)
k2=np.array(shiwei)
k3=np.array(gewei)
baiweik=k[qiep:]#要百分之一的数据
shiweik=k2[qiep:]
geweik=k3[qiep:]
print(baiweik,shiweik,geweik)
#开始做图
fig2 = plt.figure(figsize=(14,6))
zb=['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','10']#校正Y轴,就是竖轴
plt.grid() # 生成网格
plt.plot(zb,'w')
plt.plot(baiweik,'r')
plt.plot(shiweik,'g')
plt.plot(geweik,'b')
plt.xlabel("最近 %d 0期"%int(np.array(baiwei).shape[0] *0.001))
plt.ylabel("0到9数字")
plt.title("排列三K线图")
plt.legend([' ','百位','十位','个位'])
plt.show()
#画大小走势图
#这是程序真正开始执行处,如果程序被直接执行了而不是被当作库调用,则运行main()函数
if __name__ == '__main__':
main()
