python双色球函数 python写双色球选号

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如何利用python扒取双色球数据

BeautifulSoup4的安装一、使用pip直接安装beautifulsoup4 （如何安装pip请看上一篇文章介绍） F:\kanbox\pythoncode\zyspiderpip install beautifulsoup4 Collecting beautifulsoup4 Downloading beautifulsoup4-4.4.0

相关问答

Q1: python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

内容介绍

第1章　Python数据分析概述　1

任务1.1　认识数据分析　1

1.1.1　掌握数据分析的概念　2

1.1.2　掌握数据分析的流程　2

1.1.3　了解数据分析应用场景　4

任务1.2　熟悉Python数据分析的工具　5

1.2.1　了解数据分析常用工具　6

1.2.2　了解Python数据分析的优势　7

1.2.3　了解Python数据分析常用类库　7

任务1.3　安装Python的Anaconda发行版　9

1.3.1　了解Python的Anaconda发行版　9

1.3.2　在Windows系统中安装Anaconda　9

1.3.3　在Linux系统中安装Anaconda　12

任务1.4　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

1.4.1　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

1.4.2　掌握Jupyter Notebook的高级功能　16

小结　19

课后习题　19

第2章　NumPy数值计算基础　21

任务2.1　掌握NumPy数组对象ndarray　21

2.1.1　创建数组对象　21

2.1.2　生成随机数　27

2.1.3　通过索引访问数组　29

2.1.4　变换数组的形态　31

任务2.2　掌握NumPy矩阵与通用函数　34

2.2.1　创建NumPy矩阵　34

2.2.2　掌握ufunc函数　37

任务2.3　利用NumPy进行统计分析　41

2.3.1　读/写文件　41

2.3.2　使用函数进行简单的统计分析　44

2.3.3　任务实现　48

小结　50

实训　50

实训1　创建数组并进行运算　50

实训2　创建一个国际象棋的棋盘　50

课后习题　51

第3章　Matplotlib数据可视化基础　52

任务3.1　掌握绘图基础语法与常用参数　52

3.1.1　掌握pyplot基础语法　53

3.1.2　设置pyplot的动态rc参数　56

任务3.2　分析特征间的关系　59

3.2.1　绘制散点图　59

3.2.2　绘制折线图　62

3.2.3　任务实现　65

任务3.3　分析特征内部数据分布与分散状况　68

3.3.1　绘制直方图　68

3.3.2　绘制饼图　70

3.3.3　绘制箱线图　71

3.3.4　任务实现　73

小结　77

实训　78

实训1　分析1996 2015年人口数据特征间的关系　78

实训2　分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况　78

课后习题　79

第4章　pandas统计分析基础　80

任务4.1　读/写不同数据源的数据　80

4.1.1　读/写数据库数据　80

4.1.2　读/写文本文件　83

4.1.3　读/写Excel文件　87

4.1.4　任务实现　88

任务4.2　掌握DataFrame的常用操作　89

4.2.1　查看DataFrame的常用属性　89

4.2.2　查改增删DataFrame数据　91

4.2.3　描述分析DataFrame数据　101

4.2.4　任务实现　104

任务4.3　转换与处理时间序列数据　107

4.3.1　转换字符串时间为标准时间　107

4.3.2　提取时间序列数据信息　109

4.3.3　加减时间数据　110

4.3.4　任务实现　111

任务4.4　使用分组聚合进行组内计算　113

4.4.1　使用groupby方法拆分数据　114

4.4.2　使用agg方法聚合数据　116

4.4.3　使用apply方法聚合数据　119

4.4.4　使用transform方法聚合数据　121

4.4.5　任务实现　121

任务4.5　创建透视表与交叉表　123

4.5.1　使用pivot_table函数创建透视表　123

4.5.2　使用crosstab函数创建交叉表　127

4.5.3　任务实现　128

小结　130

实训　130

实训1　读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息　130

实训2　提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息　130

实训3　使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表　131

实训4　对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换　131

课后习题　131

第5章　使用pandas进行数据预处理　133

任务5.1　合并数据　133

5.1.1　堆叠合并数据　133

5.1.2　主键合并数据　136

5.1.3　重叠合并数据　139

5.1.4　任务实现　140

任务5.2　清洗数据　141

5.2.1　检测与处理重复值　141

5.2.2　检测与处理缺失值　146

5.2.3　检测与处理异常值　149

5.2.4　任务实现　152

任务5.3　标准化数据　154

5.3.1　离差标准化数据　154

5.3.2　标准差标准化数据　155

5.3.3　小数定标标准化数据　156

5.3.4　任务实现　157

任务5.4　转换数据　158

5.4.1　哑变量处理类别型数据　158

5.4.2　离散化连续型数据　160

5.4.3　任务实现　162

小结　163

实训　164

实训1　插补用户用电量数据缺失值　164

实训2　合并线损、用电量趋势与线路告警数据　164

实训3　标准化建模专家样本数据　164

课后习题　165

第6章　使用scikit-learn构建模型　167

任务6.1　使用sklearn转换器处理数据　167

6.1.1　加载datasets模块中的数据集　167

6.1.2　将数据集划分为训练集和测试集　170

6.1.3　使用sklearn转换器进行数据预处理与降维　172

6.1.4　任务实现　174

任务6.2　构建并评价聚类模型　176

6.2.1　使用sklearn估计器构建聚类模型　176

6.2.2　评价聚类模型　179

6.2.3　任务实现　182

任务6.3　构建并评价分类模型　183

6.3.1　使用sklearn估计器构建分类模型　183

6.3.2　评价分类模型　186

6.3.3　任务实现　188

任务6.4　构建并评价回归模型　190

6.4.1　使用sklearn估计器构建线性回归模型　190

6.4.2　评价回归模型　193

6.4.3　任务实现　194

小结　196

实训　196

实训1　使用sklearn处理wine和wine_quality数据集　196

实训2　构建基于wine数据集的K-Means聚类模型　196

实训3　构建基于wine数据集的SVM分类模型　197

实训4　构建基于wine_quality数据集的回归模型　197

课后习题　198

第7章　航空公司客户价值分析　199

任务7.1　了解航空公司现状与客户价值分析　199

7.1.1　了解航空公司现状　200

7.1.2　认识客户价值分析　201

7.1.3　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　201

任务7.2　预处理航空客户数据　202

7.2.1　处理数据缺失值与异常值　202

7.2.2　构建航空客户价值分析关键特征　202

7.2.3　标准化LRFMC模型的5个特征　206

7.2.4　任务实现　207

任务7.3　使用K-Means算法进行客户分群　209

7.3.1　了解K-Means聚类算法　209

7.3.2　分析聚类结果　210

7.3.3　模型应用　213

7.3.4　任务实现　214

小结　215

实训　215

实训1　处理信用卡数据异常值　215

实训2　构造信用卡客户风险评价关键特征　217

实训3　构建K-Means聚类模型　218

课后习题　218

第8章　财政收入预测分析　220

任务8.1　了解财政收入预测的背景与方法　220

8.1.1　分析财政收入预测背景　220

8.1.2　了解财政收入预测的方法　222

8.1.3　熟悉财政收入预测的步骤与流程　223

任务8.2　分析财政收入数据特征的相关性　223

8.2.1　了解相关性分析　223

8.2.2　分析计算结果　224

8.2.3　任务实现　225

任务8.3　使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征　225

8.3.1　了解Lasso回归方法　226

8.3.2　分析Lasso回归结果　227

8.3.3　任务实现　227

任务8.4　使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型　228

8.4.1　了解灰色预测算法　228

8.4.2　了解SVR算法　229

8.4.3　分析预测结果　232

8.4.4　任务实现　234

小结　236

实训　236

实训1　求取企业所得税各特征间的相关系数　236

实训2　选取企业所得税预测关键特征　237

实训3　构建企业所得税预测模型　237

课后习题　237

第9章　家用热水器用户行为分析与事件识别　239

任务9.1　了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤　239

9.1.1　分析家用热水器行业现状　240

9.1.2　了解热水器采集数据基本情况　240

9.1.3　熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程　241

任务9.2　预处理热水器用户用水数据　242

9.2.1　删除冗余特征　242

9.2.2　划分用水事件　243

9.2.3　确定单次用水事件时长阈值　244

9.2.4　任务实现　246

任务9.3　构建用水行为特征并筛选用水事件　247

9.3.1　构建用水时长与频率特征　248

9.3.2　构建用水量与波动特征　249

9.3.3　筛选候选洗浴事件　250

9.3.4　任务实现　251

任务9.4　构建行为事件分析的BP神经网络模型　255

9.4.1　了解BP神经网络算法原理　255

9.4.2　构建模型　259

9.4.3　评估模型　260

9.4.4　任务实现　260

小结　263

实训　263

实训1　清洗运营商客户数据　263

实训2　筛选客户运营商数据　264

实训3　构建神经网络预测模型　265

课后习题　265

附录A　267

附录B　270

参考文献　295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。定义（推荐学习：Python视频教程）用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。使用数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式。架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下：这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。效果：直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下：前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

Q2: python练习：模拟二色球产生七个随机数

-*-

coding:

utf8

-*-

import

random

导入随机数模块

初始化变量

counter

初始化计数器赋值为0

lastnumber

初始化lastnumber赋值为0

"红色球号码%24s"

"蓝色球号码"#

打印

红色球号码，位于左边

numlist

range(1,33)

##红色号码数从这里面取

利用循环取六个数

while

counter

当counter

时停止产生随机值：

____i

random.randrange(0,len(numlist))

调用函数给变量number赋值

____number

numlist[i]

##取得红色号码

____numlist.pop(i)

##删除这个号码

____if

counter

为了只打印一次蓝色号码作的条件

________number2

random.randrange(1,

17)

________lastnumber

number#

那么给lastnumber赋予number的值

#这样就只用赋值一次

________print

"%d%24d"

(number,

number2)

____else:

________print

number

____counter

计算器数值自增1

#放到外面

Q3: 怎么制作双色球随机选号视频？

函数：RAND（）用于生成0到1之间的随机数。

2）编写号码。在C1单元格输入“球号”，紧接着在C2：C50单元格输入1-49的整数序列，最后在E1：J1单元格里输入1-6的整数数列作为号码生成的顺序序列。

3）唯一排名。在B1单元格输入“唯一排名”，然后选中B2：B50单元格，并输入公式=rank(A2,$A$2:$A$50)+COUNTIF($A$2:$A$50,A2)-1，然后按Ctrl+Enter得到一组生成概率的唯一排名。结果如图。

函数：rank（值，区域）用于对值在某一区域进行排名；countif（区域，值）用于计算在该区域范围内该值出现的次数。

提示：由于A列rand函数生成的概率可能出现完全相同的情况，因此在B列仅用rank函数进行排名，可能出现两个排名相同，再利用countif函数-1确保排名的唯一性。

4）生成球号。在E2单元格输入公式=vlookup(E$1,$B:$C,2,0)，然后向右拖至J2列，即可得到6个双色球的号码，结果如图。

函数：vlookup（查找值，查找区域，返回值，查找类型），即在区域内查找某值，精确/模糊返回该值在区域内对应的其他值。

5）绘制彩球。插入形状，选中椭圆，然后按住Shift键用鼠标在excel表格中画出6个圆形，然后在格式工具栏里去除表框，颜色填充为红色，形状效果改为预设2。然后选中第1个球，在公式编辑栏里输入=E2，再选中第2个球，在公式编辑栏里输入公式=F2，以此类推，最后将球中的号码进行居中和着色美化，最终结果如下图。

提示：按F9键则自动生成不同的双色球号码。

望采纳！

Q4: python 双色球前6位都是1-33（不重复）第七位是1-16 这个编程怎么写？我写的怎么执

那是当然python双色球函数的。

6+1的话python双色球函数，一共127.6亿个排列。每个都至少要执行最内层的for、if、+=三行命令，就算只需要10个指令周期，就是1276亿个指令周期，假设python双色球函数你是3G主频，一秒也才执行30亿个指令，这也得40秒才能跑完，何况光是一个m=m+1就远远不止10个指令能完成，因为python中这是一个重新建立m对象的过程，再加上外层的循环，总的来说，是这一个没有意义的过程，因为需要的时间太长了。

如果是计算组合的话，就会少很多，组合即所有排列中，前6个数不重复的那一部分，这就少很多，33选6，然后乘以16，只有17721088个组合，这个量就少了很多。

所以，整个思路上就要改变。不使用组合计算，一定要去遍历所有组合来得到总数，也不是不行，但写法也不是这样写的。组合是前6个数不重复，那么，第一个数已经决定了第二个数的最大取值，也就是说，内层循环range的第二个参数，直接取外层循环的循环变量即可。

进一步优化就是前6层的for，range第一个参数分别是6,5,4,3,2,1,结果是一样的，大约能快10%左右吧。

Q5: 双色球函数

python双色球函数你好python双色球函数，这东西没人会预测。

如果真会预测，早就成为亿万富翁了。

预测这东西我早就不信了，以前在网站上，经常看别人预测，结果买了，连一个号码都没对上。

楼主真要买，就权当是献爱心吧。

如果有人告诉你买什么号码，建议你都不要相信，因为我玩了几年房子跟老婆都玩没了。

PS：这东西真的不是好东西，洗心革面，重新做人，希望你能当机立断，不要存侥幸心理，果断戒赌。

写在最后，献给所有有缘看到这个答案的赌友或者赌友的亲人。

如果你赌博，不管是深陷其中还是刚尝到甜头，一定要努力自救。