關于雙色球的話題估計大家都聽的很多，畢竟成本很低，但是收獲很高。畢竟當利潤達到100％時,就有人敢于鋌而走險。當利潤達到200％時,他們就敢于冒上斷頭臺的危險。 而當利潤達到300%他們就會踐踏人間的一切法律。更何況是n倍的利潤刺激，只是想要中獎的概率實在是低到讓人絕望。

不過，盡管是這樣，還是有非常多的人愿意去嘗試一下。畢竟，成本實在太低，萬一要是能中呢？相信在讀這篇文章的朋友也會經常的去買一波“夢想”，萬一實現了呢？

夢想還是要有的，不然和咸魚有什么區別。今天我的目的就是幫大家實現夢想，通過Python分析，增加你的夢想實現概率。

1.數據爬取網頁：歷史雙色球數據

#分析網頁后可以得知get歷史所有數據的參數url='https://datachart.500.com/ssq/history/newinc/history.php?start=03001' #加載相關的庫import requestsimport numpy as npimport pandas as pd#獲取歷史所有雙色球數據response = requests.get(url)response.encoding = 'utf-8' re_text = response.text#網頁數據解析re=re_text.split('')[1].split('')[0]result=re.split('')[1:]all_numbers=[]for i in result: each_numbers=[] i=i.replace('','') each=i.split('')[:-1] for j in each: each_numbers.append(j.split('>')[1].replace(' ','')) all_numbers.append(each_numbers) #定義列名稱 col=['期號','紅球1','紅球2','紅球3','紅球4','紅球5','紅球6','藍球','快樂星期天','獎池獎金(元)', '一等獎注數','一等獎獎金(元)','二等獎注數','二等獎獎金(元)','總投注額(元)','開獎日期']#解析完網頁數據，生成雙色球數據框df_all=pd.DataFrame(all_numbers,columns=col)df_all.head()

2.數據轉換

#日期轉換df_all['開獎日期_dt']=pd.to_datetime(df_all['開獎日期'])df_all['year']=df_all['開獎日期_dt'].dt.yeardf_all['month']=df_all['開獎日期_dt'].dt.monthdf_all['day']=df_all['開獎日期_dt'].dt.daydf_all['weekday']=df_all['開獎日期_dt'].dt.weekday_namedf_all.head()#one-hot 編碼轉換自定義函數def lotterydata(df): modeldata=df.copy() redball=[] for i in range(1,34): redball.append('紅球'+'%02d'%i) for i in redball: modeldata[i]=0 blueball=[] for i in range(1,17): blueball.append('藍球'+'%02d'%i) for i in blueball: modeldata[i]=0 for row in range(modeldata.shape[0]): #print(row) #print(modeldata.iloc[row,:]) for i in redball: #print(i) #modeldata[i]=0 if (modeldata.iloc[row,:]['紅球1']==i[-2:] or modeldata.iloc[row,:]['紅球2']==i[-2:] or modeldata.iloc[row,:]['紅球3']==i[-2:] or modeldata.iloc[row,:]['紅球4']==i[-2:] or modeldata.iloc[row,:]['紅球5']==i[-2:] or modeldata.iloc[row,:]['紅球6']==i[-2:]): modeldata.loc[row,i]=1 for j in blueball: #modeldata[j]=0 if modeldata.iloc[row,:]['藍球']==j[-2:]: modeldata.loc[row,j]=1 return modeldata#生成各顏色球的0-1編碼modeldata=lotterydata(df_all)modeldata.head()

3.數據分析與展示

allhistorydata=modeldata.iloc[:,-49:].copy()#歷史所有紅球和藍球數據allhistorydata_red=allhistorydata.iloc[:,:33]allhistorydata_blue=allhistorydata.iloc[:,-16:]#最近20期紅球和最近48期藍球#(33*3)/6 每個紅球有3次出現機會，看一共需要多少期，這里取整數20期#(16*3)/1 每個藍球有3次出現機會，看一共需要多少期recently20_red=allhistorydata.iloc[:20,:33]recently48_blue=allhistorydata.iloc[:48,-16:]#求和historyred_sum=allhistorydata_red.sum()historyblue_sum=allhistorydata_blue.sum()recently20red_sum=recently20_red.sum()recently48blue_sum=recently48_blue.sum()#排序historyred_sum=historyred_sum.sort_values(ascending=True)historyblue_sum=historyblue_sum.sort_values(ascending=True)recently20red_sum=recently20red_sum.sort_values(ascending=True)recently48blue_sum=recently48blue_sum.sort_values(ascending=True)#數據展示import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #顯示中文plt.figure(figsize=(30,24),facecolor='snow')#歷史出現次數最少的10個紅球x_red=historyred_sum.index.map(lambda x:x[-2:])[:10]y_red=historyred_sum.values[:10]#歷史出現次數最少的5個藍球x_blue=historyblue_sum.index.map(lambda x:x[-2:])[:5]y_blue=historyblue_sum.values[:5]plt.subplot(3,2,1)plt.bar(x_red,y_red,width=0.4,align='center',color='r')for a,b in zip(x_red,y_red): plt.text(a,b,b,ha='center',va='bottom',fontsize=15)plt.tick_params(axis='x',labelsize=30)plt.title("歷史出現次數最少的10個紅球",fontsize=30)plt.subplot(3,2,2)plt.bar(x_blue,y_blue,width=0.2,align='center',color='b')for a,b in zip(x_blue,y_blue): plt.text(a,b,b,ha='center',va='bottom',fontsize=15)plt.tick_params(axis='x',labelsize=30)plt.title("歷史出現次數最少的5個藍球",fontsize=30)#最近20期紅球x20_red=recently20red_sum.index.map(lambda x:x[-2:])y20_red=recently20red_sum.values#最近48期藍球x48_blue=recently48blue_sum.index.map(lambda x:x[-2:])y48_blue=recently48blue_sum.valuesplt.subplot(3,1,2)plt.bar(x20_red,y20_red,width=0.5,align='center',color='r')for a,b in zip(x20_red,y20_red): plt.text(a,b,b,ha='center',va='bottom',fontsize=15)plt.tick_params(axis='x',labelsize=25)plt.title("最近20期紅球情況",fontsize=30)plt.subplot(3,1,3)plt.bar(x48_blue,y48_blue,width=0.5,align='center',color='b')for a,b in zip(x20_blue,y20_blue): plt.text(a,b,b,ha='center',va='bottom',fontsize=15)plt.tick_params(axis='x',labelsize=25)plt.title("最近48期藍球情況",fontsize=30)plt.show() 最終的數據展示結果，僅供參考！！！

總結

既然是概率學問題，那么數據分析肯定是有作用的，我能幫的就只有這么多了！希望大家能夠一夜之間走向人生巔峰，到時候記得別忘了我哦！

不過還是告誡大家一句，就算是將雙色球分析的明明白白，但是這個東西始終是隨機性的，而且數據分析也不一定有作用。小買怡情，大買傷身。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python获取历史双色球数据_你的梦想，我来买单！Python分析双色球中奖号码竟成功获取特等奖的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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