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python核對雙色球

發布時間:2024-05-15 14:21:45

python是干嗎用的

Python是一門編程語言,可以用來做許多軟體等。

Python為我們提供了非常完善的基礎代碼庫,覆蓋了網路、文件、GUI、資料庫、文本等大量內容,被形象地稱作「內置電池(Batteries included)」。用Python開發,許多功能不必從零編寫,直接使用現成的即可。

除了內置的庫外,Python還有大量的第三方庫,也就是別人開發的,供你直接使用的東西。當然,如果你開發的代碼通過很好的封裝,也可以作為第三方庫給別人使用。

許多大型網站就是用Python開發的,例如YouTube、Instagram,還有國內的豆瓣。很多大公司,包括Google、Yahoo等,甚至NASA(美國航空航天局)都大量地使用Python。

而網上給Python的定位是「優雅」、「明確」、「簡單」,所以Python程序看上去總是簡單易懂,初學者學Python,不但入門容易,而且將來深入下去,可以編寫那些非常非常復雜的程序。

比如以下內容都可以用Python來完成。

1、做翻譯小程序

2、群發郵件

3、採集抖音視頻

4.計算雙色球中獎佔比

5.捅馬蜂窩

6.查看微信好友的性別比例

更多Python知識,請關註:Python自學網!!

② python中怎麼隨機選取多個不同的數

這樣你看行不?
import random
l=[]
n=input('你想選幾次?')
for i in range(n):
x=random.randint(1,30)
if x in l:
continue #這樣你就不會選到想同的數了!
else:
l.append(x)
print l
重新改進一下:

import random
l=[]
n=input('你想選幾個?')
while n>30 or n<=0:
print '你這不是耍我嗎!'
n=input('請重新輸入一個1到30的數:')

while n!=len(l):
x=random.randint(1,30)
if x in l:
continue
else:
l.append(x)
print l, len(l)

③ python 雙色球 前6位都是1-33(不重復) 第七位是1-16 這個編程怎麼寫我寫的怎麼執

那是當然的。

6+1的話,一共127.6億個排列。每個都至少要執行最內層的for、if、+=三行命令,就算只需要10個指令周期,就是1276億個指令周期,假設你是3G主頻,一秒也才執行30億個指令,這也得40秒才能跑完,何況光是一個m=m+1就遠遠不止10個指令能完成,因為python中這是一個重新建立m對象的過程,再加上外層的循環,總的來說,是這一個沒有意義的過程,因為需要的時間太長了。

如果是計算組合的話,就會少很多,組合即所有排列中,前6個數不重復的那一部分,這就少很多,33選6,然後乘以16,只有17721088個組合,這個量就少了很多。


所以,整個思路上就要改變。不使用組合計算,一定要去遍歷所有組合來得到總數,也不是不行,但寫法也不是這樣寫的。組合是前6個數不重復,那麼,第一個數已經決定了第二個數的最大取值,也就是說,內層循環range的第二個參數,直接取外層循環的循環變數即可。


進一步優化就是前6層的for,range第一個參數分別是6,5,4,3,2,1,結果是一樣的,大約能快10%左右吧。

④ 有沒有會用易語言編程的我想研究雙色球,希望能幫我編寫一個隨機搖號程序

易語言不會,Python直接用隨機函數就可以了

⑤ 求編程大佬 Python 爬蟲

一:Beautiful Soup 爬蟲

⑥ python數據分析與應用-Python數據分析與應用 pdf 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源,介紹了關於Python方面的內容,本書是由人民郵電出版社出版,格式為PDF,資源大小281 MB,黃紅梅 張良均編寫,目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為:7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務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 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook(此前被稱為 IPython notebook)是一個互動式筆記本,支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序,便於創建和共享文學化程序文檔,支持實時代碼,數學方程,可視化和 markdown。 用途包括:數據清理和轉換,數值模擬,統計建模,機器學習等等 。 定義 (推薦學習:Python視頻教程) 用戶可以通過電子郵件,Dropbox,GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer,將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中,代碼可以實時的生成圖像,視頻,LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件: Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考,具體如下: 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中,主要用到的python包為 itchat , pandas , pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk,用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 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" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat,實現對微信好友的獲取,並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果: 直接上代碼,建三個空文本文件stopwords.txt,newdit.txt、unionWords.txt,下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼,就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考,具體如下: 前面講述了關於雙色球的各種演算法,這里將進行下期雙色球號碼的預測,想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法,這個場景使用這個演算法,預測效果一般,各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作,為了讓代碼看的更優雅,定義了函數,去調用,頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容,希望我們整理的資源能夠幫助到大家,感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式:私信(666)

⑦ 06、08、16、19、28、32+13雙色球,開過大獎沒有

經過歷史開獎號碼比較器比較結果 : 這組號碼其中5個數字(紅)2004年009期開出過四等獎;其中4個數字(紅)+7,2008年099期開出過四等獎;其中4個數字(紅),歷史上有12期開出過五等獎,最近一期:2014年101期;其中3個數字(紅)+08,歷史上有3期開出過五等獎,最近一期;2014年034期。未見一、二、三等獎中獎記錄。
打字查詢不易,
滿意還望採納!

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