使用 Python 编码卷积神经网络 (CNN) 预测福彩 3D

福彩 3D 是一种彩票游戏，玩家需要从 0 到 9 的数字中选择 3 个数字进行投注，如果 3 个数字与开奖号码一致，则可以获得相应的奖金。在本文中，我们将使用 Python 编写卷积神经网络 (CNN) 来预测福彩 3D 的开奖号码。

数据集准备

我们将使用福彩 3D 历史开奖号码数据作为训练数据集。我们可以从官方网站或第三方网站下载数据集，这里我们使用 Kaggle 上的数据集。下载地址：https://www.kaggle.com/wenruliu/3d-latest-1000

数据集包含 1000 个样本，每个样本包含 3 个数字，每个数字范围是 0 到 9。

数据预处理

我们需要将数据集中的数字转换为数字图像。我们可以将每个数字绘制为 28×28 大小的图像。我们可以使用 Pillow 库来绘制数字。

下面是绘制数字的 Python 代码：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# create empty image
image = Image.new('RGB', (28, 28), color = (255, 255, 255))

# get a font
fnt = ImageFont.truetype('arial.ttf', 20)

# get a drawing context
d = ImageDraw.Draw(image)

# draw text, full opacity
d.text((5,5), '0', font=fnt, fill=(0,0,0))

# save the image
image.save('0.png')

使用上述代码可以绘制数字 0 的图像，并保存为 0.png。

我们可以使用类似的代码绘制所有数字的图像，并将它们保存在一个文件夹中。

import os

for i in range(10):
    # create empty image
    image = Image.new('RGB', (28, 28), color = (255, 255, 255))

    # get a font
    fnt = ImageFont.truetype('arial.ttf', 20)

    # get a drawing context
    d = ImageDraw.Draw(image)

    # draw text, full opacity
    d.text((5,5), str(i), font=fnt, fill=(0,0,0))

    # save the image
    image.save(os.path.join('images', '{}.png'.format(i)))

现在我们已经将数字绘制成了图像，接下来我们需要将图像加载到内存中，并将它们转换为 numpy 数组。

import os
import numpy as np
from PIL import Image

X = []
y = []

for i in range(10):
    # load image
    image = Image.open(os.path.join('images', '{}.png'.format(i)))

    # convert image to numpy array
    array = np.array(image)

    # append to X and y
    X.append(array)
    y.append(i)

# convert to numpy arrays
X = np.array(X)
y = np.array(y)

现在我们已经将图像加载到内存中，并将它们转换为 numpy 数组。我们可以使用 sklearn 库中的 train_test_split 函数将数据集分为训练集和测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

构建 CNN 模型

我们将使用 Keras 库来构建 CNN 模型。我们将使用 5 层卷积层和 2 层全连接层。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()

# convolutional layer
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 3)))

# convolutional layer
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))

# max pooling layer
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# flatten layer
model.add(Flatten())

# fully connected layer
model.add(Dense(128, activation='relu'))

# output layer
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

训练模型

我们将使用 Keras 的 fit 函数来训练模型。

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

测试模型

我们将使用测试集来测试模型。

score = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

预测福彩 3D 开奖号码

我们已经训练好了模型，现在我们可以使用模型来预测福彩 3D 的开奖号码。

from PIL import Image

# load and preprocess image
image = Image.open('test.png')
image = image.resize((28, 28))
array = np.array(image)
array = np.expand_dims(array, axis=0)

# predict
pred = model.predict(array)
print('Predicted number:', np.argmax(pred))

在这个例子中，我们将使用 test.png 作为输入图像。我们将图像大小调整为 28×28，并将其转换为 numpy 数组。我们将使用模型的 predict 函数来预测数字。模型将返回一个包含 10 个元素的数组，每个元素表示数字的概率。我们将使用 argmax 函数来找到最高概率的数字，并将其作为预测结果。