俺是大连滴 2026-01-13 08:21 采纳率: 50%
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用网页或Excel表格进行彩票开奖“数据可视化”梳理分析

需要程序员做如下技术支持
一,把彩票历史开奖数据导入Excel表格,计算并展示一定可实现的分析指标。以福彩3D为例,自2004年10月18号第一期开始,共计7000+行数据,以“序号+年份+期数”来统计展示如下走势图
①开奖走势图(不要试机号)
②整体跨度及跨度变量走势图
③和值及和值跨度走势图
④对应位置跨度(相邻两期)及跨度变量走势图
⑤位置和及位和跨度走势图
⑥位置差(不要绝对值)及位差跨度走势图
⑦大中小型态走势图(012为小,3456为中,789为大)
⑧开奖类型(参照浙江风采网)
⑨012路走势图(0369为0路号码,147为1路号码,258为2路号码)
①⓪开奖号复隔中走势图
①①开机号邻孤传走势图
①②开机号升平降走势图
①③两码(三组用三个颜色区分)走势图
①④开奖数据遗漏值走势图
这些(带折线的)表格是我需要的分析开奖走势的主要指标,务必做到数据录入准确率100%
二,体彩排列三依此类推,排列五分析指标如下
1️⃣“千百十”三个位置,“百十个”三个位置,“十个万”三个位置分别的开奖走势图,还有类型图
2️⃣“千百十”三个位置,“百十个”三个位置,“十个万”三个位置的分别的和值,还有和值跨度走势图
3️⃣“百十”“十个”“个万”三个对应位置之间的“两码和”及“两码差”,两码差不要绝对值,要实际数值
4️⃣单独说一下位和与位差变量,第一期开奖数据是56789,第二期开奖数据是23456,那么“百十(15/10)”“十个(17/11)”“个万(14/8)”三个对应位置之间的“两码和”变量分别是…5,6,6
“百十(-1/-1)”“十个(-1/-1)”“个万(4/4)”三个位置的“两码差”变量分别是…0,0,0
5️⃣排列五总和值,总和值跨度走势图
️6️⃣整体跨度与跨度变量走势图
三,做好了所有分析指标走势图等于说有了盖大楼基础,接着来实现“间隔N期”筛选,可对话框输入间隔数字,生成新的间隔一致的走势图,大楼盖好
四,双色球,大乐透,七星彩三个彩种只需要查看开奖走势图即可,不需要研究任何指标(做与不做看报价)
五,关于数据更新(手动或自动)
六,能接受本地数据库,还可以网页版形式展示(视觉习惯),如果是静态网页不联网,要保证多机多人同时使用
七,关于两组数据相互关系计算的逻辑及可执行方法
八,参考网站
①乐彩网17500.cn(已有4000期数据,排列五数据可参考此网站)
②浙江风采网fczst.com(关注点:间隔3/7期技术逻辑)

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2条回答 默认 最新

  • 檀越@新空间 2026-01-13 08:43
    关注

    上午好☀️☀️☀️️
    本答案参考通义千问

    为了实现您提出的彩票开奖数据可视化分析系统,需要从数据导入、指标计算、图表展示、用户交互、数据更新、部署方式等多个方面进行技术支持。以下是详细的解决方案和实现步骤。


    一、数据导入与处理

    1.1 数据来源

    • 福彩3D、体彩排列三/五、双色球、大乐透、七星彩等数据可从以下网站获取:
      • 乐彩网(提供4000+期数据)
      • 浙江风采网(关注“间隔3/7期”技术逻辑)

    1.2 数据格式要求

    • 每行数据应包含如下字段:
      • 序号(唯一标识)
      • 年份
      • 期数
      • 开奖号码(如:012, 34567等)
      • 开奖日期
      • 是否为试机号(用于过滤)

    1.3 数据导入Excel

    • 使用Python的pandas库读取CSV文件或手动输入到Excel中。
    • 关键代码示例
    import pandas as pd
    
    # 读取CSV文件并存储到DataFrame
    df = pd.read_csv('lottery_data.csv')
    
    # 将数据保存为Excel文件
    df.to_excel('lottery_analysis.xlsx', index=False)
    

    确保数据录入准确率100%,建议使用自动化脚本抓取数据,避免人工输入错误。


    二、分析指标计算与可视化

    2.1 福彩3D分析指标

    ① 开奖走势图(不包括试机号)

    • 按期数绘制每期的开奖号码(如:012, 345等)。

    ② 整体跨度及跨度变量

    • 跨度 = 最大数字 - 最小数字
    • 跨度变量 = 当前跨度 - 上一期跨度

    ③ 和值及和值跨度

    • 和值 = 各位数字之和
    • 和值跨度 = 当前和值 - 上一期和值

    ④ 对应位置跨度(相邻两期)

    • 如第1期和第2期的“百位”、“十位”、“个位”的差值。

    ⑤ 位置和及位和跨度

    • 百位 + 十位 + 个位 的总和
    • 位和跨度 = 当前位和 - 上一期位和

    ⑥ 位置差(不取绝对值)

    • 如第1期的“百位 - 十位”等。

    ⑦ 大中小型态走势图

    • 小:0-2;中:3-6;大:7-9
    • 统计每期的“大、中、小”分布

    ⑧ 开奖类型(参考浙江风采网)

    • 包括奇偶比、大小比、连号等统计维度

    ⑨ 012路走势图

    • 0路:0, 3, 6, 9
    • 1路:1, 4, 7
    • 2路:2, 5, 8

    ⑩ 开奖号复隔中走势图

    • 复号:重复出现的号码
    • 隔号:间隔N期未出现的号码
    • 中号:近期出现过的号码

    ⑪ 开机号邻孤传走势图

    • 邻号:相邻数字
    • 孤号:孤立数字
    • 传号:连续出现的号码

    ⑫ 开机号升平降走势图

    • 升:当前号码 > 上一期
    • 平:相等
    • 降:当前号码 < 上一期

    ⑬ 两码(三组用三个颜色区分)走势图

    • 如:百位与十位、十位与个位、百位与个位之间的组合

    ⑭ 开奖数据遗漏值走势图

    • 某号码最近一次出现后经过多少期未再出现

    2.2 体彩排列三/五分析指标

    1️⃣ 位置走势图

    • 分别统计“千百十”、“百十个”、“十个万”三组位置的开奖号码走势。

    2️⃣ 和值及和值跨度

    • 计算每个位置的和值,并绘制和值跨度图。

    3️⃣ 两码和与两码差

    • 两码和 = 两个位置的数字之和
    • 两码差 = 两个位置的数字之差(不取绝对值)

    示例: 第一期:56789 → “百十”= 6+7=13,差=6-7=-1
    第二期:23456 → “百十”= 3+4=7,差=3-4=-1

    4️⃣ 位和与位差

    • 位和 = 百位 + 十位 + 个位
    • 位差 = 百位 - 十位, 十位 - 个位, 百位 - 个位

    5️⃣ 总和值与总和值跨度

    • 排列五总和 = 所有数字之和
    • 总和值跨度 = 当前总和 - 上一期总和

    6️⃣ 整体跨度与跨度变量

    • 跨度 = 最大数字 - 最小数字
    • 跨度变量 = 当前跨度 - 上一期跨度

    三、间隔N期筛选功能

    3.1 功能说明

    • 用户可通过对话框输入一个整数N(如3、7),系统将筛选出每隔N期的数据,生成新的走势图。

    3.2 实现方式

    • 在Python中可以使用input()函数获取用户输入。
    • 在网页中使用HTML表单和JavaScript实现。

    示例代码(Python)

    n = int(input("请输入间隔期数:"))
    filtered_df = df.iloc[::n]  # 每隔n期筛选一次
    filtered_df.to_excel('filtered_lottery.xlsx', index=False)
    

    四、双色球、大乐透、七星彩仅需走势图

    • 不需要计算其他指标,只需按期数绘制开奖号码的折线图即可。

    五、数据更新支持

    5.1 手动更新

    • 提供按钮或菜单项,允许用户上传新数据文件。

    5.2 自动更新

    • 可通过定时任务(如cron)或API接口自动抓取最新数据。

    六、部署方式

    6.1 本地数据库

    • 使用SQLite或MySQL存储历史数据,便于多用户访问。

    6.2 网页版展示

    • 使用 Flask/Django 框架构建Web应用。
    • 使用 ECharts/Chart.js 实现动态图表。
    • 支持多机多人同时使用,需配置服务器或云平台。

    静态网页不联网时,需保证所有资源(图片、JS、CSS)本地加载。


    七、数据关系计算逻辑

    7.1 两组数据关系

    • 如:A期与B期之间是否存在某种模式(如“连续相同”、“跳跃式变化”等)
    • 使用 pandas 进行数据对比,输出相关性矩阵或趋势图。

    八、参考网站

    1. 乐彩网
    2. 浙江风采网

    九、总结与建议

    | 项目 | 说明 | |------|------| | 数据源 | 建议使用API或爬虫自动抓取 | | 数据格式 | Excel或数据库存储 | | 可视化工具 | ECharts / Chart.js / Matplotlib | | 开发语言 | Python(数据处理) + HTML/CSS/JS(前端) | | 部署方式 | 本地数据库 + Web应用(Flask/Django) | | 扩展性 | 支持未来新增彩种和指标 |


    十、推荐开发流程

    1. 数据采集与清洗(使用Python脚本)
    2. 指标计算与存储(使用Pandas + SQLite)
    3. 图表生成(使用ECharts)
    4. 用户界面设计(HTML + JavaScript)
    5. 测试与优化(确保准确率与性能)

    如果您希望我为您编写具体的代码实现(如Excel数据导入、图表生成、间隔筛选功能等),请告诉我您使用的编程语言(如Python、Java、C#等),我可以为您提供定制化的代码示例。

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