本次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 pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import operator
from sklearn import datasets,linear_model
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
 
#读取文件
df = pd.read_table('newdata.txt',header=None,sep=',')
 
#读取日期
tdate = sorted(df.loc[:,0])
 
#将以列项为数据，将球号码取出，写入到csv文件中，并取50行数据
# Function to red number to csv file
def RedToCsv(h_num,num,csv_name):
    h_num = df.loc[:,num:num].values
    h_num = h_num[50::-1]
    renum2 = pd.DataFrame(h_num)
    renum2.to_csv(csv_name,header=None)
    fp = file(csv_name)
    s = fp.read()
    fp.close()
    a = s.split('\n')
    a.insert(0, 'numid,number')
    s = '\n'.join(a)
    fp = file(csv_name, 'w')
    fp.write(s)
    fp.close()
 
#调用取号码函数
# create file
RedToCsv('red1',1,'rednum1data.csv')
RedToCsv('red2',2,'rednum2data.csv')
RedToCsv('red3',3,'rednum3data.csv')
RedToCsv('red4',4,'rednum4data.csv')
RedToCsv('red5',5,'rednum5data.csv')
RedToCsv('red6',6,'rednum6data.csv')
RedToCsv('blue1',7,'bluenumdata.csv')
 
 
#获取数据，X_parameter为numid数据,Y_parameter为number数据
# Function to get data
def get_data(file_name):
    data = pd.read_csv(file_name)
    X_parameter = []
    Y_parameter = []
    for single_square_feet ,single_price_value in zip(data['numid'],data['number']):
        X_parameter.append([float(single_square_feet)])
        Y_parameter.append(float(single_price_value))
    return X_parameter,Y_parameter
 
 
#训练线性模型
# Function for Fitting our data to Linear model
def linear_model_main(X_parameters,Y_parameters,predict_value):
    # Create linear regression object
    regr = linear_model.LinearRegression()
    #regr = LogisticRegression()
    regr.fit(X_parameters, Y_parameters)
    predict_outcome = regr.predict(predict_value)
    predictions = {}
    predictions['intercept'] = regr.intercept_
    predictions['coefficient'] = regr.coef_
    predictions['predicted_value'] = predict_outcome
    return predictions
 
 
#获取预测结果函数
def get_predicted_num(inputfile,num):
    X,Y = get_data(inputfile)
    predictvalue = 51
    result = linear_model_main(X,Y,predictvalue)
    print "num "+ str(num) +" Intercept value " , result['intercept']
    print "num "+ str(num) +" coefficient" , result['coefficient']
    print "num "+ str(num) +" Predicted value: ",result['predicted_value']
 
 
#调用函数分别预测红球、蓝球
get_predicted_num('rednum1data.csv',1)
get_predicted_num('rednum2data.csv',2)
get_predicted_num('rednum3data.csv',3)
get_predicted_num('rednum4data.csv',4)
get_predicted_num('rednum5data.csv',5)
get_predicted_num('rednum6data.csv',6)
 
get_predicted_num('bluenumdata.csv',1)
 
 
# 获取X,Y数据预测结果
# X,Y = get_data('rednum1data.csv')
# predictvalue = 21
# result = linear_model_main(X,Y,predictvalue)
# print "red num 1 Intercept value " , result['intercept']
# print "red num 1 coefficient" , result['coefficient']
# print "red num 1 Predicted value: ",result['predicted_value']
 
 
# Function to show the resutls of linear fit model
def show_linear_line(X_parameters,Y_parameters):
    # Create linear regression object
    regr = linear_model.LinearRegression()
    #regr = LogisticRegression()
    regr.fit(X_parameters, Y_parameters)
    plt.figure(figsize=(12,6),dpi=80)
    plt.legend(loc='best')
    plt.scatter(X_parameters,Y_parameters,color='blue')
    plt.plot(X_parameters,regr.predict(X_parameters),color='red',linewidth=4)
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    plt.show()
 
#显示模型图像，如果需要画图，将“获取X,Y数据预测结果”这块注释去掉，“调用函数分别预测红球、蓝球”这块代码注释下
# show_linear_line(X,Y)

画图结果：

预测2016-05-15开奖结果：

实际开奖结果：05 06 10 16 22 26  11


以下为预测值：

#取5个数，计算的结果
num 1 Intercept value  5.66666666667
num 1 coefficient [-0.6]
num 1 Predicted value:  [ 2.06666667]
num 2 Intercept value  7.33333333333
num 2 coefficient [ 0.2]
num 2 Predicted value:  [ 8.53333333]
num 3 Intercept value  14.619047619
num 3 coefficient [-0.51428571]
num 3 Predicted value:  [ 11.53333333]
num 4 Intercept value  17.7619047619
num 4 coefficient [-0.37142857]
num 4 Predicted value:  [ 15.53333333]
num 5 Intercept value  21.7142857143
num 5 coefficient [ 1.11428571]
num 5 Predicted value:  [ 28.4]
num 6 Intercept value  28.5238095238
num 6 coefficient [ 0.65714286]
num 6 Predicted value:  [ 32.46666667]
num 1 Intercept value  9.57142857143
num 1 coefficient [-0.82857143]
num 1 Predicted value:  [ 4.6]

四舍五入结果：
2 9 12 16 28 33 5


#取12个数，计算的结果四舍五入：
3 7 12 15 24 30 7

#取15个数，计算的结果四舍五入：
4 7 13 15 25 31 7

#取18个数，计算的结果四舍五入：
4 8 13 16 23 31 8

#取20个数，计算的结果四舍五入：
4 7 12 22 24 27 10

#取25个数，计算的结果四舍五入：
7 8 13 17 24 30 6

#取50个数，计算的结果四舍五入：
4 10 14 18 23 29 8

#取100个数，计算的结果四舍五入：
5 11 15 19 24 29 8

#取500个数，计算的结果四舍五入：
5 10 15 20 24 29 9

#取1000个数，计算的结果四舍五入：
5 10 14 19 24 29 9

#取1939个数，计算的结果四舍五入：
5 10 14 19 24 29 9

看来预测中奖真是有些难度，随机性太高，双色球预测案例，只是为了让入门数据分析的朋友有些思路，要想中大奖还是有难度的，多做好事善事多积德行善吧。

本文转载自:https://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/51497709