Python分析福利彩票！5700亿，16227注！15年来，…

得到很多人的反响，很多粉丝留言，快点出一版分析教程，找找其中的规律。说不定哪天头等奖就是你，从此迎娶白富美，走上人生巅峰！

今天，就满足大家的要求，对其2005-2018年期间，14年的双色球数据进行分析可视化，看看能否找到一些规律可循（在我看来，彩票规律就是没有规律）。不过，通过此案例，你可以学习到关于matplotlib如何画直方图、气泡图以及更好看的气泡图，同时也能明白一些道理，如为什么穷人更爱买彩票。

2005-2018年，双色球的数据统计

看完视频，说说很多网友自作聪明，彩票开奖是抽出现次数最少的组合。这样的想法是完全错误的。

 

其实，每期的奖金总数是固定的，让两个人分，还是十个人分，都是一样的！如果说每一期一等奖奖金都是一千万，有作弊的意义，抽个被买的最少的组合！

 

但为什么每期双色球一等奖奖金不是固定的呢！就是因为其奖金机制，双色球当期销售额的51%作为当期奖金！它分为当期奖金（49％）和调节基金（2%）两部分。比如说，某期双色球销量为3亿元，那么，就有1.47亿元成为当期奖金，600万元成为调节基金。

 

接下来，我们通过Python对2005-2018年期间的数据进行分析下，主要是通过此案例学习如何用matplotlib画直方图、气泡图以及更好看的气泡图。

 

一、直方图解读历年中奖注数

 

利用matplotlib画直方图，主要涉及到两个函数：

 

1.matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3)

 

参数含义： 

left：x轴的位置序列，一般采用arange函数产生一个序列； 
height：y轴的数值序列，也就是柱形图的高度，一般就是我们需要展示的数据； 
alpha：透明度 
width：为柱形图的宽度，一般这是为0.8即可； 
color或facecolor：柱形图填充的颜色； 
edgecolor：图形边缘颜色 
label：解释每个图像代表的含义 
linewidth or linewidths or lw：边缘or线的宽度

 

2.matplotlib.pyplot.legend()

 

plt.legend()函数主要的作用就是给图加上图例，plt.legend([x,y,z])里面的参数使用的是list的的形式，默认情况下是将label值赋给它。

 

详细代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd


def DrawHistogram(read_name):

    #读取数据
    read_name = r"C:\Users\Administrator\Desktop\ssq.csv"
    fp = pd.read_csv(read_name)
    first_prize = fp.first_prize
    second_prize = fp.second_prize

    #配置图形参数
    ind = np.arange(len(first_prize))
    width = 0.5
    fig, ax = plt.subplots()
    rects1 = ax.bar(ind - width/2, first_prize, width, color='SkyBlue', label='First')
    rects2 = ax.bar(ind + width/2, second_prize, width,color='IndianRed', label='Second')

    ax.set_ylabel('Stakes')
    ax.set_title('Stakes by year and rank')
    plt.xticks(ind,(18,17,16,15,14,13,12,11,10,9,8,7,6,5))
    ax.legend() 
    plt.show()

if __name__=='__main__':

   DrawHistogram(r"C:\Users\Administrator\Desktop\ssq.csv")

 

效果图如下：

历年一等奖、二等奖中奖数

 

由上图可看出，13、14年是获奖注数Top的一年，同时13、14年的销售额也是最多的，分别高达549亿、573亿元。这其实与当年中国经济稳中向好也有关系，2013年时中国经济关键的一年。这一年，全球经济风云变幻，美国经济增速回落，欧元区继续萎缩，巴西、俄罗斯、印度物价连续上涨，比特币升值近百倍……在这个全球经济一片哀鸣的2013 里，我国采取了多项措施来促进经济的稳定增长，在“黑天鹅”满天飞的2013年里，我国又发生了很多割接、牵动人心的改革事件。如上海自贸区挂牌、中国大妈炒金成为热门词汇，地王的记录频频被刷新等。

 

二、气泡图解读销售额的大小，与一等奖的占比率并没有关系

 

气泡图主要用到scatter()函数，具体用法如下：

 

• scatter(x,y) 在向量 x 和 y 指定的位置创建一个包含圆形的散点图。该类型的图形也称为气泡图。

• scatter(x,y,sz) 指定圆大小。要绘制大小相等的圆圈，请将 sz 指定为标量。要绘制大小不等的圆，请将 sz 指定为长度等于 x 和 y 的长度的向量。

• scatter(x,y,sz,c) 指定圆颜色。要以相同的颜色绘制所有圆圈，请将 c 指定为颜色名称或 RGB 三元数。要使用不同的颜色，请将 c 指定为向量或由 RGB 三元数组成的三列矩阵。

特别注意的是，s离散化的方法，因为需要通过点的大小来直观感受其所表示的数值大小，利用当前点的数值减去集合中的最小值后+0.1再*1000。

 

详细代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

def DrawBubble(read_name):

    #读取数据
    fp = pd.read_csv(read_name)
    x = fp.sales
    y = fp.rate
    z = fp.rate

    #配置参数
    sns.set(style = "whitegrid")
    cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')
    fig,ax = plt.subplots(figsize = (12,10))
    bubble = ax.scatter(x, y , s = (z - np.min(z) + 0.1) * 3000, c = z, cmap = cm, linewidth = 0.5, alpha = 0.5)

    ax.grid()
    fig.colorbar(bubble) 
    ax.set_xlabel('sales of year', fontsize = 15)
    ax.set_ylabel('rate of something', fontsize = 15)
    plt.show()

if __name__=='__main__':

    DrawBubble(r"C:\Users\Administrator\Desktop\ssq.csv")

 

效果图如下：

历年销售额与一等奖的中奖占比率之间关系

 

由上图可看出，随着双色球销售额的变化，而一等奖占比率基本没变化，总是在0.06-0.75之间徘徊。

 

三、用Python画一张好看的气泡图

 

前面我们已经讲了如何画直方图、气泡图，接下来我们将直方图与气泡图，通过极坐标系将两者结合在一起展示出来，效果图如下：

详细代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager

#读取数据
read_name = r"C:\Users\Administrator\Desktop\ssq.csv"
fp = pd.read_csv(read_name)
first_prize = fp.first_prize
second_prize = fp.second_prize
rate = fp.rate

#一等奖中奖注数
S1=first_prize
x1=[(3/2)*np.pi+np.pi/(len(S1)+1)*(i+1) for i in range(2*(len(S1)+1)) if i<len(S1)]
y1=[180 for i in range(2*(len(S1)+1)) if i<len(S1) ]

#为了画出效果比例好看，将二等奖注数缩小5倍来表示
S2=second_prize/5
x2=[(3/2)*np.pi+np.pi/(len(S1)+1)*(i+1) for i in range(2*(len(S1)+1)) if i<len(S1)]
y2=[130 for i in range(2*(len(S1)+1)) if i<len(S1) ]

H1=[60/2,69/2,70/2,62/2,67/2,70/2,75/2,67/2,70/2,70/2,64/2,74/2,70/2,72/2]
W1=[0.05 for i in range(2*(len(S1)+1)) if i<len(S1)]
B=[30 for i in range(2*(len(S1)+1)) if i<len(S1)]

fig=plt.figure(figsize=(13.44*2,7.5*2),facecolor='w')

#建立一个坐标系，projection='polar'表示极坐标
ax = fig.add_subplot(111,projection='polar',facecolor='w')
ax.scatter(x=x1,y=y1,s=S1,color='Gold',alpha=0.5,linewidths=0)
ax.scatter(x=x2,y=y2,s=S2,color='Orange',alpha=0.5,linewidths=0)
ax.bar(x=x1, height=H1, width=W1,bottom=B,color='Salmon')


plt.ylim(0,220)
#去掉坐标轴的为外面一层粗的线
ax.spines['polar'].set_visible(False)
plt.grid(color='gray', linestyle=':', linewidth=1,which='major',axis='x',alpha=0.1)
ax.set_yticks([])
ax.tick_params(axis='x',labelsize=0)


font=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=r'E:\project\wordcloud\simfang.ttf')

for i in range(len(x1)):
    ax.text(x=x1[i],y=y1[i],s=S1[i],color='gray',ha='center', va= 'center',fontsize=12,fontproperties=font)
for i in range(len(x1)):
    ax.text(x=x1[i],y=y2[i],s=S2[i],color='gray',ha='center', va= 'center',fontsize=12,fontproperties=font)
for i in range(len(x1)):
    ax.text(x=x1[i],y=H1[i]+40,s="{}‰".format(H1[i]*2) ,color='gray',ha='center', va= 'center',fontsize=12,fontproperties=font)

plt.show()
fig.savefig('D:\\test.png',dpi=400,bbox_inches='tight',transparent=False)

 

最后，通过软件处理，添加一些文字性的描述，即可获得一张好看的可视化气泡图。觉得好看，大家也可以动手操作一遍！

 

原文链接:https://www.cnblogs.com/qingdeng6359/p/10517090.html
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