彩票3D怎么玩？
彩票3D属于福彩的1个小牌玩法。3D的玩法很简单，就是0~91共10个阿拉伯数字之中任选3个阿拉伯数字作为投注号码。
具体怎么玩呢？
①最基本的就是3个数字可以按顺序也可以不按顺序选号。
②可以买2D，就是买任意两个号码，也是分两种：按顺序的和不按顺序的。
③可以买直选复式和组选复式。
④可以买和值，即3个号码加起来的和。直选的，组6的，组3的都可以选。
⑤可以买跨度，即3个数字中最大数与最小数的差值。
⑥可以包胆。即买你认为最可能出的1个号或者两个号的直选或者组选。
⑦可以胆挈投注。即确定1个或者两个你最认为可能出的号码作为胆码，然后再选出几个次看好的号码作为挈与胆号组合成3d中奖号码。也分为直选胆挈和组选胆挈。比如胆2托0.3.5.6.9，如果开奖号码为209就可以中。
以上是3D的1些常用的玩法，还有些不常用的就不说了。具体用哪种玩法更轻易中奖，更适合我们普通彩民买呢。我推举最好的就是组6或组3的5 码、6码、7码的热号复式计划买法。
比如近几天的热号是025678，好果我们分析可能会出组6，那么我们就买6码的025678的组6复式，需要花40元钱。这种买法中奖率很高，中奖后为173元，利润为133元。如果经济实力答应可以翻倍。如果第1天买的不中，第2天可以还是1倍或者是有计划的翻倍，只要你的投进与中奖的差额是赚钱的，有规划的投进，这样的玩法还是很有收成的。但1定不能贪心，1定要量力而行。
操作方法
01 首先是要有个可以购买3D的平台，现在的话有专门的APP，微信公众号，网页，实体店展都可以购买，3D1共有3种玩法，各是直选、组3、组6。下面详尽介绍1下3种玩法的中奖规则。
02 1、直选：就是自己依据自己的意愿从0-9抉择3个数字组成1个3位数（ABC）进行投注，如果开奖号码和投注号码完全1致（ 记住是完全1致，有1个不同都不行）则中奖，例如投注号码是789，开奖号码是789则中奖，投注号码是789，开奖号码是788则没有中奖。这种玩法奖金最高，但是中奖概率也最低。
03 2、组3：依据自己的意愿从0-9抉择两个数字组成1个两位数,进行投注，如果开奖号码的3位数中有任意两位数字相同（即开出对子号但不是3个同好），且投注号码与开奖号码相同（没有顺序区分），则中奖！例如投注号码是67，开奖号码是667，766，767，676，776，677则中奖，即投注号码是AB,开奖号码是AAB,ABA,BBA,BAB,BAA,ABB这中奖！这种玩法奖金次之，中奖概率相对直选高些。
04 3、组6：这个和直选有点相似，最大的区别就是直选 有顺序之分，组6 没有顺序之分，意思就是如果投注号码是789，开奖号码只要是789,,798，879，897,987,978中的任意1个都中奖。这种玩法奖金相对前两种最低。 End 特殊提示 3D玩法中奖规则直选和组61定要注重直选无顺序之分必须完全相同，组6无顺序之分！
切记:小赌怡情，大赌伤身，强赌灰飞烟灭！！！
python怎么运行py文件？
在如何使用Python脚本转换数据和命令行中，我们将深进探讨如何使用Python脚本和命令行来转换数据。
但是首先，值得提出1个您可能正在探求的问题：“ Python如何适合命令行，为什么当我知道我可以使用IPython笔记本完成所有数据科学工作时，为什么还要使用命令行与Python进行交互?还是Jupyter实验室?”
笔记本非常适合快速进行数据可视化和探索，但是Python脚本是将我们学到的东西投进生产的1种方式。假设您想建立1个网站，以扶助人们发布具有理想标题和提交时间的Hacker News帖子。为此，您需要脚本。
本教程假定您具有函数的基本知识，并且有1点命令行体会也不会受到损害。如果您以前从未使用过Python，请随时查看我们涵盖Python函数基础的任务，或者更深进地研究我们的1些数据科学课程。最近，我们发布了两个新的交互式命令行课程：“ 命令行元素”和“命令行中的文本处理”，因此如果您想更深进地研究命令行，我们也意见 您
也就是说，不必过分担心先决条件!我们将阐明 我们正在做的所有事情，所以让我们开始吧!
熟悉数据
Hacker News是1个站点，用户可以在该站点上通过Internet(一般是有关技术和创业公司)提交文章，而其他人可以“颂扬”这些文章，表达 他们喜欢它们。提交的投票越多，在社区中就越受欢迎。热门文章进进Hacker News的“首页”，在其他网站上它们更有可能被他人看到。
我们将使用的数据集是由Arnaud Drizard使用Hacker News API编译的，可以在此处找到。我们从数据中随机抽取了10000行，并删除了所有余外的列。我们的数据集只有4列：
submission_time -故事提交时。
upvotes -提交的投票数。
url —提交的基本域。
headline—提交的标题。用户可以对其进行编辑，而不必与原始文章的标题相匹配。
我们将编写脚本往返答3个要害问题：
哪些新闻最常出现在头条新闻中?
哪些域名最常提交给Hacker News?
大多数文章什么时候提交?
切记：在编程时，有多种方法可以处理任务。在本教程中，我们将逐步解决这些问题，但是肯定还有其他方法同样有效，因此请随时尝试并尝试提出自己的方法!
使用命令行和Python脚本读取数据
要加注星标，让我们Transforming_Data_with_Python在桌面上创建1个文件夹。要使用命令行创建文件夹，可以使用mkdir命令，后跟文件夹名称。例如，如果要创建1个名为的文件夹test，则可以导航到Desktop目录，然后键进mkdir test。
我们将稍后讨论为什么创建文件夹，但是现在，让我们使用cd命令导航到创建的文件夹。该cd命令答应我们使用命令行更改目录。
尽管有多种使用命令行创建文件的方法，但我们可以利用1种称为管道传输和重定向输出的技术来1次完成两件事：将输出从stdout(命令行生成的准则输出)重定向到文件中并创建1个新文件!换句话说，我们可以让它创建1个新文件并使它的输出成为该文件的内容，而不是让命令行仅打印其输出。
要做到这1点，我们可以使用>和>>，这取决于我们想用文件来完成。如果文件不存在，两者都会创建1个文件;但是，>将使用重定向的输出覆盖文件中已有的文本，同时>>将任何重定向的输出附加到文件中。
我们期看将数据读进该文件并创建1个描述性的文件名和函数名称，因此我们将创建1个名为的函数，load_data()并将其保存在名为的文件中read.py。让我们使用读取数据的命令行创建函数。为此，我们将使用该printf函数。(我们将使用printf它，因为它答应我们打印换行符和制表符，我们将使用它们来使脚本对自己和其他人更具可读性)。
为此，我们可以在命令行中输进以下内容
printf "import pandas as pd\n\ndef load_data():\n\thn_stories = pd.read_csv('hn_stories.csv')\n\thn_stories.colummns = ['submission_time', 'upvotes', 'url', 'headline']\n\treturn(hn_stores)\n" > read.py
检查上面的代码，有很多事情要做。让我们将其分解。在函数中，我们是：
a.请记住，我们要使脚本可读，我们正在使用printf命令通过命令行生成1些输出，以在生成输出时保留格式。
b.进口大熊猫。
c.将数据集(hn_stories.csv)读进pandas数据框。
d.使用df.columns列名添加到我们的数据帧。
e.创建1个名为的函数load_data()，其中包含用于读取和处理数据集的代码。
f.利用换行符(\n)和制表符(\t)保留格式，因此Python可以读取脚本。
g.将输出重定向printf到read.py使用>运算符调用的文件。由于read.py尚不存在，因此已创建文件。
运行上面的代码后，我们可以cat read.py在命令行中键进并执行命令以检查的内容read.py。如果1切正常运行，我们的read.py文件将如下所示：
发明 __init__.py
在该项目标其余部分，我们将创建更多脚本往返答我们的问题并使用该load_data()函数。尽管我们可以将该函数粘贴到使用该函数的每个文件中，但是如果我们正在处理的项目很大，则可能会变得非常麻烦。
为了解决这个问题，我们可以创建1个名为的文件__init__.py。本质上，__init__.py答应文件夹将其目录文件视为包。最简单的形式__init__.py可以是1个空文件。它只需要存在就可以将目录文件视为包。您可以在Python文档中找到有关包和模块的更多信息。
因为load_data()是中的函数read.py，所以我们可以使用导进包的相同方法来导进该函数：from read import load_data()。
还记得使用命令行创建文件的多种方法吗?我们可以使用另1个命令来创建文件__init__.py这次，我们将使用该touch命令来创建文件。touch是1个在您运行命令后立刻为您创建1个空文件的命令：
探索标题中的单词
现在，我们已经创建了1个脚本来读取和处理数据以及创建的数据__init__.py，我们可以开始分析数据了!我们要探索的第1件事是标题中出现的特殊词。为此，我们要执行以下操作：
1)count.py使用命令行创建1个名为的文件。
2)load_data从导进read.py，并调用函数以读取数据集。
3)将所有标题合并为1个长长的字符串。当您合并标题时，我们期看在每个标题之间留1个空格。在此步骤中，我们将使用Series.str.cat连接字符串。
4)将长字符串拆分成单词。
5)使用Counter类可以计算每个单词在字符串中出现的次数。
6)使用该.most_common()方法将100个最常用的单词存储到wordCount。
如果使用命令行创建此文件，则外看如下：
printf "from read import load_data\nfrom collections import Counter\n\nstories = load_data()\nheadlines = stories['headline'].str.cat(sep = ' ').lower()\nwordCount = Counter(headlines.split(' ')).most_common(100)\nprint(wordCount)\n" > count.py
运行上面的代码后，您可以cat count.py在命令行中键进并执行命令以检查的内容count.py。如果1切正常运行，您的count.py文件将如下所示：
现在，我们已经创建了Python脚本，我们可以从命令行运行脚本以获取1百个最常用单词的列表。要运行脚本，我们从命令行键进python count.py命令。
脚本运行后，您将看到以下打印结果：
[('the', 2045), ('to', 1641), ('a', 1276), ('of', 1170), ('for', 1140), ('in', 1036), ('and', 936), ('', 733), ('is', 620), ('on', 568), ('hn:', 537), ('with', 537), ('how', 526), ('-', 487), ('your', 480), ('you', 392), ('ask', 371), ('from', 310), ('new', 304), ('google', 303), ('why', 262), ('what', 258), ('an', 243), ('are', 223), ('by', 219), ('at', 213), ('show', 205), ('web', 192), ('it', 192), ('–', 184), ('do', 183), ('app', 178), ('i', 173), ('as', 161), ('not', 160), ('that', 160), ('data', 157), ('about', 154), ('be', 154), ('facebook', 150), ('startup', 147), ('my', 131), ('|', 127), ('using', 125), ('free', 125), ('online', 123), ('apple', 123), ('get', 122), ('can', 115), ('open', 114), ('will', 112), ('android', 110), ('this', 110), ('out', 109), ('we', 106), ('its', 102), ('now', 101), ('best', 101), ('up', 100), ('code', 98), ('have', 97), ('or', 96), ('one', 95), ('more', 93), ('first', 93), ('all', 93), ('software', 93), ('make', 92), ('iphone', 91), ('twitter', 91), ('should', 91), ('video', 90), ('social', 89), ('&', 88), ('internet', 88), ('us', 88), ('mobile', 88), ('use', 86), ('has', 84), ('just', 80), ('world', 79), ('design', 79), ('business', 79), ('5', 78), ('apps', 77), ('source', 77), ('cloud', 76), ('into', 76), ('api', 75), ('top', 74), ('tech', 73), ('javascript', 73), ('like', 72), ('programming', 72), ('windows', 72), ('when', 71), ('ios', 70), ('live', 69), ('future', 69), ('most', 68)]
在我们的网站上滚动浏览它们会有些尴尬，但是您可能会注重到最常见的词，例如等等。这些词被称为停用词the，to a for这些词对人类语音很有用，但对数据分析没有任何扶助。您可以在我们的spaCy教程中找到更多有关停用词的信息;如果要扩展此项目，则从我们的分析中删除停用词将是1个有趣的下1步。
即使包含了停用词，我们也可以发现1些趋势。除了停用词之外，这些词中的绝大多数都是与技术和创业相关的术语。考虑到HackerNews专注于科技创业公司，这并不希奇，但是我们可以看到1些有趣的特定趋势。例如，谷歌是该数据集中最常提及的品牌。Facebook，Apple和Twitter等其他品牌也是讨论的热门话题。
探索域提交
现在我们已经探索了不同的标题并展示了前100个最常用的词，现在我们可以探索域提交了!为此，我们可以执行以下操作：
1)domains.py使用命令行创建1个名为的文件。
2)load_data从导进read.py，并调用函数以读取数据集。
3)使用value_counts()大熊猫中的方法来计算列中每个值的出现次数。
4)遍历该系列并打印索引值及其关联的总数。
这是命令行形式的外看：
printf "from read import load_data\n\nstories = load_data()\ndomains = stories['url'].value_counts()\nfor name, row in domains.items():\n\tprint('{0}: {1}'.format(name, row))\n" > domains.py
再1次，如果我们cat domains.py在命令行中输进来检查domains.py，我们应该看到：
探索提交时间
我们想知道大多数文章何时提交。1种简单的重组方法是查看文章的提交时间。为了弄清楚这1点，我们需要使用该submission_time列。
该submission_time列包含如下时间戳：2011-11-09T21:56:22Z。这些时间以UTC表达 ，UTC是大多数软件用于保持1致性的通用时区(想象1个数据库中填充的时间都具有不同的时区;要使用它会非常麻烦)。
要从时间戳获取小时，我们可以使用该dateutil库。中的parser模块dateutil包含parse函数，该函数可以带1个时间戳，如何使用Python脚本转换数据和命令行https://www.aaa-cg.com.cn/data/2304.html并返回1个datetime对象。这是文档的链接。解析时间戳后，hour结果日期对象的属性将告诉您文章提交的时间。
为此，我们可以执行以下操作：
1)times.py使用命令行创建1个名为的文件。
2)编写1个函数以从时间戳中提取小时。此函数应首先用于dateutil.parser.parse解析时间戳，然后从结果datetime对象中提取小时，然后使用来返回小时.hour。
3)使用pandas apply()方法创建提交时间列。
4)使用value_counts()大熊猫中的方法来计算每小时发生的次数。
5)打印结果。
我们在命令行中执行以下操作：
printf "from dateutil.parser import parse\nfrom read import load_data\n\n\ndef extract_hour(timestamp):\n\tdatetime = parse(timestamp)\n\thour = datetime.hour\n\treturn hour\n\nstories = load_data()\nstories['hour'] = stories['submission_time'].apply(extract_hour)\ntime = stories['hour'].value_counts()\nprint(time)" > times.py
这是它看起来像1个单独.py文件的样子(如上所述，您可以通过cat times.py从命令行运行以检查文件来进行确认)：
现在，我们已经创建了Python脚本，我们可以从命令行运行脚本，以获取特定时间内发布了多少篇文章的列表。为此，您可以从命令行键进python times.py命令。运行此脚本，您将看到以下结果：
您会注重到大多数提交内容是在下午发布的。但是请记住，这些时间是UTC时间。如果您有兴致扩展此项目，请尝试在脚本中添加1个部分，以将UTC的输出转换为本地时区。
下1步
在如何使用Python脚本转换数据和命令行中，我们探索了数据并建立了1个短脚本目录，这些短脚本可相互配合以提供所需的答案。这是构建我们的数据分析项目标生产版本的第1步。
但是，当然，这仅仅是开始!在如何使用Python脚本转换数据和命令行中，我们没有使用过upvotes数据，因此这是扩展分析领域的1个不错的下1步：
a.标题长度最大才能获得最多投票?
b.提交时间最多的是什么?
c.投票总数随时间转变如何?
我们鼓励您结合自己的问题，并在还是探索此数据集时发扬发明力!
https://www.toutiao.com/i6831049808313057804/