Python数据深入分析之双色球深灰蓝红球深入分析总括示例,python数据分析

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正文实例叙述了Python数据分析之双色球天灰红球剖判计算。分享给我们供大家参照他事他说加以考察,具体如下:

此处接着上一篇Python数据深入分析之获得双色球历史音讯搜聚的多寡管理下,

newdata.txt数据样子


2005-08-21, 05,10,23,27,28,30,15
2005-08-18, 04,05,17,18,26,33,04
2005-08-16, 09,12,18,21,28,29,05

一、蓝球计算:

analyze_data_lan.py

#!/usr/bin/python
# -*- coding:UTF-8 -*-
#调用pandas numpy matplotlib包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取newdata.txt文件
df = pd.read_table('newdata.txt',header=None,sep=',')
# print df
# print df[1:3]  #第2到第3行(索引0开始为第一行,1代表第二行,不包含第四行)
# print df.loc[0:10,:]  #第1行到第9行的全部列
# print df.loc[:,[0,7]] #全部行的第1和第8列
tdate = sorted(df.loc[:,0])   #取第一列数据
# print tdate
tdate1 = []  #将tdate数据读取到列表中
for i in tdate:
  tdate1.append(i)
print tdate1
# s = pd.Series(tdate1, index=tdate1)
s = pd.Series(range(1,len(tdate1)+1), index=tdate1)  #将日期转换为对应的数值从1开始
# print s
tblue = list(reversed(df.loc[:,7]))  #对数据取反
print tblue
fenzu = pd.value_counts(tblue,ascending=False)  #将数据进行分组统计,按照统计数降序排序
print fenzu
x=list(fenzu.index[:])  #获取蓝色号码
y=list(fenzu.values[:])  #获得蓝色统计数量
print x
print y
# print type(fenzu)
plt.figure(figsize=(10,6),dpi=70)  #配置画图大小、和细度
plt.legend(loc='best')
# plt.plot(fenzu,color='red')  #线图
plt.bar(x,y,alpha=.5, color='b',width=0.8)  #直方图参数设置
plt.title('The blue ball number')  #标题
plt.xlabel('blue number')  #x轴内容
plt.ylabel('times')  #y轴内容
plt.show()  #显示图

结果输出:

澳门新萄京 1

看来蓝球9选中最多

二、红球计算

analyze_data_hong.py

#!/usr/bin/python
# -*- coding:UTF-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取文件
df = pd.read_table('newdata.txt',header=None,sep=',')
# print df
# print df[1:3]
# print df.loc[0:10,:]
# print df.loc[:,1:6]
tdate = sorted(df.loc[:,0])
# print tdate
h1 = df.loc[:,1]
h2 = df.loc[:,2]
h3 = df.loc[:,3]
h4 = df.loc[:,4]
h5 = df.loc[:,5]
h6 = df.loc[:,6]
#将数据合并到一起
all = h1.append(h2).append(h3).append(h4).append(h5).append(h6)
alldata = list(all)
print len(alldata)
fenzu = pd.value_counts(all,ascending=False)
print fenzu
x=list(fenzu.index[:])
y=list(fenzu.values[:])
print x
print y
# print type(fenzu)
plt.figure(figsize=(10,6),dpi=70)
plt.legend(loc='best',)
# plt.plot(fenzu,color='red')
plt.bar(x,y,alpha=.5, color='r',width=0.8)
plt.title('The red ball number')
plt.xlabel('red number')
plt.ylabel('times')
plt.show()

结果输出:

澳门新萄京 2

红球1、7、14、17、26选中可能率高些

更加多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算才能计算》、《Python字符串操作手艺汇总》、《Python编码操作本事总括》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技能总括》、《Python入门与进级杰出教程》及《Python文件与目录操作本领汇总》

梦想本文所述对大家Python程序设计具备帮忙。

本文实例呈报了Python数据剖判之双色球水绿红球解析总结。分享给大家供大家…

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本文实例陈说了Python数据剖析之双色球计算单个红和蓝球哪个比例高的方法。分享给大家供我们参谋,具体如下:

总计多个红球和蓝球,哪个组合最多,突显前19组数量

如上所述蓝球9选中最多

参考:

突显结果:

#!/usr/bin/python
# -*- coding:UTF-8 -*-
#调用pandas numpy matplotlib包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取newdata.txt文件
df = pd.read_table('newdata.txt',header=None,sep=',')
# print df
# print df[1:3]  #第2到第3行(索引0开始为第一行,1代表第二行,不包含第四行)
# print df.loc[0:10,:]  #第1行到第9行的全部列
# print df.loc[:,[0,7]] #全部行的第1和第8列
tdate = sorted(df.loc[:,0])   #取第一列数据
# print tdate
tdate1 = []  #将tdate数据读取到列表中
for i in tdate:
  tdate1.append(i)
print tdate1
# s = pd.Series(tdate1, index=tdate1)
s = pd.Series(range(1,len(tdate1)+1), index=tdate1)  #将日期转换为对应的数值从1开始
# print s
tblue = list(reversed(df.loc[:,7]))  #对数据取反
print tblue
fenzu = pd.value_counts(tblue,ascending=False)  #将数据进行分组统计,按照统计数降序排序
print fenzu
x=list(fenzu.index[:])  #获取蓝色号码
y=list(fenzu.values[:])  #获得蓝色统计数量
print x
print y
# print type(fenzu)
plt.figure(figsize=(10,6),dpi=70)  #配置画图大小、和细度
plt.legend(loc='best')
# plt.plot(fenzu,color='red')  #线图
plt.bar(x,y,alpha=.5, color='b',width=0.8)  #直方图参数设置
plt.title('The blue ball number')  #标题
plt.xlabel('blue number')  #x轴内容
plt.ylabel('times')  #y轴内容
plt.show()  #显示图

结果如下:

正文实例陈说了Python数据解析之双色球总结七个红和蓝球哪组合比例高的诀窍。分享给大家供大家参照他事他说加以考察,具体如下:

红球1、7、14、17、26选中几率高些

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rc('font', family='SimHei', size=13)
num = np.array([13325, 9403, 9227, 8651])
ratio = np.array([0.75, 0.76, 0.72, 0.75])
men = num * ratio
women = num * (1-ratio)
x = ['聊天','支付','团购\n优惠券','在线视频']
width = 0.5
idx = np.arange(len(x))
plt.bar(idx, men, width, color='red', label='男性用户')
plt.bar(idx, women, width, bottom=men, color='yellow', label='女性用户')
plt.xlabel('应用类别')
plt.ylabel('男女分布')
plt.xticks(idx+width/2, x, rotation=40)
plt.legend()

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二、红球总结

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