双色球一等奖中奖占比率一直徘徊在7%左右

作者 | 丁彦军

来源 | 恋习Python

去年，我曾写过一篇文章我用Python爬取了14年所有的福彩3D信息，彩民们，只能帮你们到这了，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，恋习Python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

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
y1=[180 for i in range(2*(len(S1)+1)) if i


#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
y2=[130 for i in range(2*(len(S1)+1)) if i


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
B=[30 for i in range(2*(len(S1)+1)) if i


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！



关于用Python画一张好看的气泡图，就到此结束！

四、题外话：为什么穷人更爱买彩票？

在我看来，主要是对概率的认知偏差，他们只有一种理念，就是多买少买，多少要买；早中晚中，早晚要中。但富人由于接受了更好的教育和训练，更容易通过逻辑思考来避开这些概率认知错误。对概率的估算越客观，对这种负回报率的彩票投资就越少。同时，因为穷人拥有的一夜暴富的机会实在是不多，碰上了就会更珍惜。

福利彩票其本质是一种转移支付，目的是促进社会平等。理想状况下，应该让富人买彩票来补贴穷人。但由于穷人对一夜暴富的渴望以及对概率认知的偏差，反倒成了穷人买彩票来补贴富人。这真是本末倒置。

最终形成，让一部分先富起来，另一部分人让这部分人变得越来越富！