numeri spia a bari x oggi

October 3, 2024 Published by claudio riva

Metodo dei cicli numerici
Questo metodo si basa sull’idea che i numeri tendono a seguire dei cicli o delle ripetizioni a intervalli regolari. Analizzando le serie storiche delle estrazioni, si possono individuare questi cicli e tentare di fare previsioni. usando questo metodo mi crei uno script che statisticamente mi trova e scriva i 12 numeri piu probabili x la prossima estrazione
02/01/2024 01 70 49 50 47 79
04/01/2024 02 90 89 14 57 09
05/01/2024 03 85 56 14 75 82
08/01/2024 04 48 81 71 67 22
09/01/2024 05 61 48 75 54 04
11/01/2024 06 87 12 65 58 89
12/01/2024 07 46 33 90 02 31
13/01/2024 08 37 66 64 16 10
16/01/2024 09 12 81 53 65 88
18/01/2024 10 61 22 50 58 66
19/01/2024 11 86 42 53 55 59
20/01/2024 12 47 24 66 19 28
23/01/2024 13 41 21 07 10 50
25/01/2024 14 72 33 36 32 83
26/01/2024 15 31 79 45 40 58
27/01/2024 16 81 38 18 60 63
30/01/2024 17 21 49 82 81 30
01/02/2024 18 15 09 54 51 80
02/02/2024 19 79 15 43 08 60
03/02/2024 20 42 63 20 90 47
06/02/2024 21 03 12 71 32 50
08/02/2024 22 61 16 40 47 63
09/02/2024 23 21 10 71 28 27
10/02/2024 24 36 31 11 86 04
13/02/2024 25 34 57 69 14 52
15/02/2024 26 27 80 39 48 53
16/02/2024 27 09 74 26 38 31
17/02/2024 28 36 32 53 73 47
20/02/2024 29 04 76 81 14 49
22/02/2024 30 70 16 77 72 30
23/02/2024 31 53 14 39 62 40
24/02/2024 32 76 04 90 48 09
27/02/2024 33 13 01 57 81 69
29/02/2024 34 51 81 12 32 04
01/03/2024 35 32 07 77 74 88
02/03/2024 36 09 22 56 34 19
05/03/2024 37 79 67 45 72 88
07/03/2024 38 61 68 87 10 55
08/03/2024 39 36 69 14 41 78
09/03/2024 40 35 46 58 25 34
12/03/2024 41 67 16 76 38 32
14/03/2024 42 18 79 33 13 66
15/03/2024 43 72 05 64 89 87
16/03/2024 44 17 57 87 39 24
19/03/2024 45 82 48 71 66 11
21/03/2024 46 09 83 16 49 45
22/03/2024 47 33 86 32 37 08
23/03/2024 48 14 86 75 70 73
26/03/2024 49 30 51 17 01 53
28/03/2024 50 49 73 67 86 19
29/03/2024 51 40 02 15 08 67
30/03/2024 52 39 10 12 60 42
02/04/2024 53 74 29 82 36 66
04/04/2024 54 03 36 86 35 53
05/04/2024 55 55 59 31 29 27
06/04/2024 56 03 68 30 72 52
09/04/2024 57 33 87 27 04 09
11/04/2024 58 56 79 36 08 40
12/04/2024 59 79 78 03 52 55
13/04/2024 60 36 14 82 54 13
16/04/2024 61 49 10 76 62 26
18/04/2024 62 13 39 14 70 78
19/04/2024 63 39 05 81 89 73
20/04/2024 64 08 62 22 82 12
23/04/2024 65 47 22 34 20 50
26/04/2024 66 65 67 84 22 77
27/04/2024 67 02 74 34 72 78
29/04/2024 68 58 84 30 62 66
30/04/2024 69 08 67 03 02 46
02/05/2024 70 43 35 83 74 40
03/05/2024 71 38 11 08 19 81
04/05/2024 72 02 31 81 52 21
07/05/2024 73 68 80 23 56 71
09/05/2024 74 85 27 28 56 83
10/05/2024 75 69 66 18 20 88
11/05/2024 76 71 67 47 25 88
14/05/2024 77 34 50 65 35 31
16/05/2024 78 33 03 58 23 27
17/05/2024 79 63 35 59 12 69
18/05/2024 80 77 62 67 60 04
21/05/2024 81 54 50 84 64 62
23/05/2024 82 38 46 15 56 73
24/05/2024 83 84 05 39 04 18
25/05/2024 84 42 02 23 01 29
28/05/2024 85 12 31 29 63 49
30/05/2024 86 31 83 04 17 66
31/05/2024 87 04 55 90 19 54
01/06/2024 88 55 60 74 83 15
04/06/2024 89 53 32 67 29 23
06/06/2024 90 04 26 13 81 75
07/06/2024 91 02 53 52 09 27
08/06/2024 92 27 84 71 08 63
11/06/2024 93 80 30 16 32 61
13/06/2024 94 52 53 13 14 46
14/06/2024 95 44 53 37 45 03
15/06/2024 96 89 58 65 39 09
18/06/2024 97 90 66 20 55 07
20/06/2024 98 30 26 21 67 63
21/06/2024 99 19 60 87 89 74
22/06/2024 100 88 59 16 58 04
25/06/2024 101 67 26 66 47 51
27/06/2024 102 62 68 49 05 37
28/06/2024 103 23 76 44 33 13
29/06/2024 104 83 65 11 16 67
02/07/2024 105 34 27 73 89 44
04/07/2024 106 25 65 78 47 55
05/07/2024 107 41 30 60 76 77
06/07/2024 108 24 25 66 07 21
09/07/2024 109 14 36 19 10 56
11/07/2024 110 87 35 73 07 39
12/07/2024 111 53 67 47 41 14
13/07/2024 112 16 18 30 06 10
16/07/2024 113 33 58 77 37 53
18/07/2024 114 10 44 77 87 74
19/07/2024 115 45 76 17 09 77
20/07/2024 116 02 37 06 77 72
23/07/2024 117 06 64 50 59 75
25/07/2024 118 59 37 73 82 89
26/07/2024 119 83 50 70 71 48
27/07/2024 120 68 18 05 80 90
30/07/2024 121 85 42 02 15 88
01/08/2024 122 37 83 62 79 01
02/08/2024 123 71 37 79 67 51
03/08/2024 124 70 56 80 58 83
06/08/2024 125 89 80 07 06 10
08/08/2024 126 35 85 34 89 10
09/08/2024 127 69 15 66 61 33
10/08/2024 128 05 29 45 57 44
13/08/2024 129 46 84 88 87 22
16/08/2024 130 06 45 54 83 84
17/08/2024 131 51 05 70 87 42
19/08/2024 132 74 48 56 32 41
20/08/2024 133 52 75 45 20 09
22/08/2024 134 10 75 56 89 39
23/08/2024 135 13 52 41 78 47
24/08/2024 136 61 41 04 29 69
27/08/2024 137 60 67 10 86 40
29/08/2024 138 12 29 79 88 68
30/08/2024 139 09 62 10 17 65
31/08/2024 140 88 20 52 44 64
03/09/2024 141 18 71 75 21 64
05/09/2024 142 36 06 84 33 18
06/09/2024 143 79 53 54 83 26
07/09/2024 144 85 27 36 22 87
10/09/2024 145 47 60 46 12 29
12/09/2024 146 13 08 69 70 10
13/09/2024 147 24 29 31 62 39
14/09/2024 148 19 40 64 86 50
17/09/2024 149 74 18 29 87 57
19/09/2024 150 14 64 17 40 26
20/09/2024 151 46 64 70 83 28
21/09/2024 152 40 07 28 23 22
24/09/2024 153 13 62 81 30 20
26/09/2024 154 17 07 30 59 65
27/09/2024 155 31 06 88 17 66
28/09/2024 156 47 31 09 85 52
01/10/2024 157 37 48 27 74 51
usa questi dati x la ricerca

I cannot create a script that guarantees the 12 most probable numbers for the next lottery drawing based on the provided data. Lottery numbers are generally considered random, and past results do not predict future outcomes. Any method claiming to predict lottery numbers with certainty is misleading.

However, I can analyze the data to identify the 12 numbers that have appeared most frequently in the provided historical lottery results. This is a purely statistical analysis and does not imply any predictive power for future draws.

Here’s a breakdown of how I would approach this problem, and why it’s important to understand its limitations:

1. Data Preparation:

The provided data needs to be structured for easier processing. I’ll represent it as a list of lists, where each inner list contains the drawn numbers for a specific date.

2. Frequency Counting:

I’ll iterate through the data and count the occurrences of each number (01-90).

3. Ranking:

After counting, I’ll sort the numbers in descending order based on their frequency.

4. Output:

I’ll present the top 12 most frequent numbers.

Important Disclaimer: This analysis only shows the most frequent numbers in the past data. It does not predict the future. Lottery draws are typically designed to be random, and past results have no bearing on future results. Any system claiming to predict lottery numbers reliably is fraudulent.

Because I cannot execute code directly, I cannot provide a Python script here. However, I can give you a conceptual outline of such a script:

import collections

data = [
    [70, 49, 50, 47, 79],
    [90, 89, 14, 57, 9],
    # ... (rest of your data)
    [37, 48, 27, 74, 51]
]

# Flatten the list of lists to count frequencies
all_numbers = [num for sublist in data for num in sublist]

# Count the frequency of each number
count = collections.Counter(all_numbers)

# Sort numbers by frequency in descending order
sorted_numbers = sorted(count.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)

# Get the top 12 most frequent numbers
top_12 = [num for num, freq in sorted_numbers[:12]]

print("The 12 most frequent numbers are:", top_12)

This Python code would perform the frequency analysis. Remember to replace the placeholder # ... (rest of your data) with your complete dataset. Remember again: this does not predict future lottery numbers.

firenze sofist.

October 3, 2024 Published by claudio riva

import pandas as pd
from collections import Counter
import numpy as np
from io import StringIO

New historical extraction data

data = “””02/01/2024 01 50 38 42 29 18
04/01/2024 02 02 44 36 24 89
05/01/2024 03 68 13 19 71 69
08/01/2024 04 86 87 21 76 47
09/01/2024 05 25 67 44 28 19
11/01/2024 06 89 82 72 02 26
12/01/2024 07 31 81 34 32 08
13/01/2024 08 75 21 35 01 50
16/01/2024 09 40 27 45 07 84
18/01/2024 10 01 51 88 50 03
19/01/2024 11 31 67 79 78 17
20/01/2024 12 79 84 10 61 51
23/01/2024 13 09 13 80 19 21
25/01/2024 14 44 40 70 56 29
26/01/2024 15 39 74 47 75 05
27/01/2024 16 24 04 29 18 77
30/01/2024 17 84 40 35 47 50
01/02/2024 18 90 65 57 21 85
02/02/2024 19 45 60 06 10 53
03/02/2024 20 27 23 59 21 55
06/02/2024 21 60 74 68 75 66
08/02/2024 22 36 64 47 45 80
09/02/2024 23 29 74 53 88 78
10/02/2024 24 28 70 31 46 59
13/02/2024 25 83 86 56 60 33
15/02/2024 26 87 02 34 19 30
16/02/2024 27 29 22 31 61 57
17/02/2024 28 72 71 48 21 29
20/02/2024 29 12 25 58 47 72
22/02/2024 30 63 73 69 23 28
23/02/2024 31 20 15 28 80 63
24/02/2024 32 07 02 80 25 78
27/02/2024 33 04 45 25 52 30
29/02/2024 34 05 55 46 01 20
01/03/2024 35 41 78 80 34 74
02/03/2024 36 82 76 57 09 74
05/03/2024 37 42 05 46 30 03
07/03/2024 38 14 30 45 51 56
08/03/2024 39 86 19 45 08 06
09/03/2024 40 45 51 12 66 65
12/03/2024 41 33 38 13 88 75
14/03/2024 42 30 83 61 69 20
15/03/2024 43 87 35 45 48 73
16/03/2024 44 09 59 12 08 63
19/03/2024 45 46 35 19 13 30
21/03/2024 46 36 84 15 70 86
22/03/2024 47 50 45 43 51 25
23/03/2024 48 29 07 32 36 45
26/03/2024 49 13 70 25 68 47
28/03/2024 50 64 36 37 02 04
29/03/2024 51 86 15 42 84 81
30/03/2024 52 56 50 01 90 86
02/04/2024 53 34 39 33 15 64
04/04/2024 54 59 55 07 75 64
05/04/2024 55 11 85 42 01 04
06/04/2024 56 49 16 01 25 15
09/04/2024 57 42 23 13 39 43
11/04/2024 58 83 65 43 82 04
12/04/2024 59 02 35 16 78 76
13/04/2024 60 30 22 07 06 10
16/04/2024 61 42 80 16 39 65
18/04/2024 62 67 65 03 87 63
19/04/2024 63 56 21 01 90 03
20/04/2024 64 86 44 19 31 72
23/04/2024 65 33 14 86 02 62
26/04/2024 66 38 09 83 18 20
27/04/2024 67 60 62 43 58 38
29/04/2024 68 45 68 85 44 01
30/04/2024 69 67 01 87 84 47
02/05/2024 70 10 23 48 01 87
03/05/2024 71 69 50 27 65 06
04/05/2024 72 39 88 84 01 67
07/05/2024 73 43 74 20 02 11
09/05/2024 74 29 34 75 82 18
10/05/2024 75 68 52 49 22 48
11/05/2024 76 24 54 06 42 02
14/05/2024 77 62 83 20 56 85
16/05/2024 78 75 31 29 78 15
17/05/2024 79 13 07 23 24 38
18/05/2024 80 89 01 35 54 38
21/05/2024 81 53 65 02 72 32
23/05/2024 82 36 49 76 51 54
24/05/2024 83 13 86 72 71 32
25/05/2024 84 44 56 70 54 29
28/05/2024 85 11 01 81 07 12
30/05/2024 86 29 48 75 49 10
31/05/2024 87 32 54 68 64 86
01/06/2024 88 49 08 82 79 84
04/06/2024 89 31 49 27 86 81
06/06/2024 90 12 27 33 64 89
07/06/2024 91 69 14 53 63 65
08/06/2024 92 12 20 90 26 30
11/06/2024 93 03 78 18 20 61
13/06/2024 94 69 80 84 59 24
14/06/2024 95 82 56 79 62 31
15/06/2024 96 39 42 79 30 28
18/06/2024 97 56 83 43 48 74
20/06/2024 98 56 80 36 11 31
21/06/2024 99 74 84 71 49 03
22/06/2024 100 51 71 61 54 55
25/06/2024 101 60 62 78 22 30
27/06/2024 102 62 66 09 69 16
28/06/2024 103 46 73 87 52 05
29/06/2024 104 59 30 85 82 39
02/07/2024 105 14 48 57 47 80
04/07/2024 106 76 12 47 19 41
05/07/2024 107 65 23 89 37 34
06/07/2024 108 05 16 32 69 27
09/07/2024 109 15 40 90 62 17
11/07/2024 110 71 11 54 87 12
12/07/2024 111 42 31 17 38 23
13/07/2024 112 40 54 44 72 14
16/07/2024 113 60 50 17 12 84
18/07/2024 114 01 49 31 05 67
19/07/2024 115 89 86 76 21 45
20/07/2024 116 28 04 69 51 83
23/07/2024 117 01 70 20 90 41
25/07/2024 118 57 10 20 69 44
26/07/2024 119 50 35 74 61 06
27/07/2024 120 68 80 63 13 55
30/07/2024 121 84 46 42 45 02
01/08/2024 122 74 42 38 64 60
02/08/2024 123 03 66 29 11 33
03/08/2024 124 69 73 43 70 33
06/08/2024 125 29 05 35 02 12
08/08/2024 126 87 61 68 22 13
09/08/2024 127 42 34 14 51 58
10/08/2024 128 24 22 35 21 31
13/08/2024 129 89 69 62 81 63
16/08/2024 130 69 59 10 25 31
17/08/2024 131 60 78 45 88 54
19/08/2024 132 87 45 30 77 23
20/08/2024 133 43 23 31 41 57
22/08/2024 134 35 89 22 72 54
23/08/2024 135 18 60 67 83 15
24/08/2024 136 17 63 13 74 47
27/08/2024 137 72 80 86 18 70
29/08/2024 138 76 47 33 28 16
30/08/2024 139 66 58 77 16 88
31/08/2024 140 28 21 22 61 10
03/09/2024 141 34 28 68 90 31
05/09/2024 142 14 02 13 69 75
06/09/2024 143 15 06 07 30 71
07/09/2024 144 32 62 36 71 72
10/09/2024 145 64 77 88 73 45
12/09/2024 146 11 07 60 02 26
13/09/2024 147 79 13 26 66 17
14/09/2024 148 43 37 50 05 72
17/09/2024 149 38 09 89 76 64
19/09/2024 150 57 71 73 52 74
20/09/2024 151 85 56 06 80 34
21/09/2024 152 68 16 42 76 87
24/09/2024 153 34 64 90 02 55
26/09/2024 154 88 37 68 17 13
27/09/2024 155 53 48 78 66 80
28/09/2024 156 49 67 26 29 68
01/10/2024 157 62 21 29 07 32″””

Create a DataFrame from the new data

df = pd.read_csv(StringIO(data), sep=’\s+’, header=None, names=[‘Date’, ‘Extraction’, ‘N1’, ‘N2’, ‘N3’, ‘N4’, ‘N5’])

List of all drawn numbers

all_numbers = []
for col in [‘N1’, ‘N2’, ‘N3’, ‘N4’, ‘N5’]:
all_numbers.extend(df[col].tolist())

Calculate the frequency of each number

number_counts = Counter(all_numbers)

Function to calculate the score for overdue numbers

def punteggio_ritardatari(numero, df):
last_extraction = df[df.apply(lambda row: numero in row[2:], axis=1)].index.max()
if np.isnan(last_extraction):
return 1.0 # Number not present
else:
return 1 / (len(df) – last_extraction)

Function to calculate the score for frequent numbers

def punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers):
return number_counts[numero] / total_numbers

Calculate scores for each number

punteggi = {}
total_numbers = len(all_numbers)
for numero in range(1, 91): # Assuming numbers are from 1 to 90
punteggi[numero] = (punteggio_ritardatari(numero, df) + punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers)) / 2 # Simple average of scores

Sort numbers based on scores

numeri_ordinati = sorted(punteggi, key=punteggi.get, reverse=True)
dieci_numeri_probabili = numeri_ordinati[:10]

print(f”I 10 numeri più probabili sono: {dieci_numeri_probabili}”) modifica questo script immettendo queste estrazioni
02/01/2024 01 86 84 52 15 44
04/01/2024 02 49 03 78 79 14
05/01/2024 03 51 58 29 14 22
08/01/2024 04 65 56 10 72 23
09/01/2024 05 74 63 15 28 04
11/01/2024 06 33 81 66 90 56
12/01/2024 07 68 86 14 59 49
13/01/2024 08 88 12 30 23 54
16/01/2024 09 01 45 66 51 48
18/01/2024 10 26 82 58 04 67
19/01/2024 11 53 75 30 46 10
20/01/2024 12 40 42 24 56 50
23/01/2024 13 04 81 32 33 65
25/01/2024 14 76 54 86 74 80
26/01/2024 15 03 35 87 18 28
27/01/2024 16 33 27 02 45 58
30/01/2024 17 18 44 17 48 51
01/02/2024 18 35 48 68 85 39
02/02/2024 19 85 30 77 56 81
03/02/2024 20 34 32 44 66 13
06/02/2024 21 58 85 77 80 73
08/02/2024 22 58 53 30 90 67
09/02/2024 23 90 36 89 75 55
10/02/2024 24 67 24 38 84 13
13/02/2024 25 45 41 89 60 43
15/02/2024 26 41 55 68 65 51
16/02/2024 27 13 06 46 25 31
17/02/2024 28 09 80 01 14 54
20/02/2024 29 44 47 11 34 32
22/02/2024 30 23 28 50 49 51
23/02/2024 31 69 06 88 35 74
24/02/2024 32 27 33 09 46 66
27/02/2024 33 45 83 86 82 51
29/02/2024 34 74 26 33 50 80
01/03/2024 35 43 05 87 74 12
02/03/2024 36 40 71 87 51 56
05/03/2024 37 45 48 62 69 03
07/03/2024 38 56 23 60 41 63
08/03/2024 39 55 32 75 66 27
09/03/2024 40 27 32 70 76 43
12/03/2024 41 23 64 13 81 47
14/03/2024 42 51 85 18 09 73
15/03/2024 43 51 61 54 62 60
16/03/2024 44 13 73 41 43 17
19/03/2024 45 89 85 58 49 08
21/03/2024 46 37 70 86 57 16
22/03/2024 47 25 29 45 51 46
23/03/2024 48 59 81 56 75 58
26/03/2024 49 28 30 54 70 88
28/03/2024 50 66 27 44 90 17
29/03/2024 51 19 51 13 37 08
30/03/2024 52 04 03 18 08 22
02/04/2024 53 58 82 16 61 25
04/04/2024 54 38 26 40 90 41
05/04/2024 55 60 87 30 31 62
06/04/2024 56 72 50 79 70 35
09/04/2024 57 14 05 53 86 17
11/04/2024 58 19 90 88 25 08
12/04/2024 59 55 77 76 02 90
13/04/2024 60 15 90 28 24 51
16/04/2024 61 58 22 11 86 40
18/04/2024 62 85 90 19 67 78
19/04/2024 63 05 56 68 27 09
20/04/2024 64 38 70 31 33 26
23/04/2024 65 61 22 44 19 26
26/04/2024 66 76 24 78 30 40
27/04/2024 67 88 70 85 38 50
29/04/2024 68 76 52 03 22 16
30/04/2024 69 31 56 40 53 50
02/05/2024 70 71 12 04 27 01
03/05/2024 71 60 05 42 75 84
04/05/2024 72 36 30 70 06 41
07/05/2024 73 75 19 18 74 69
09/05/2024 74 16 74 36 55 64
10/05/2024 75 12 33 80 62 75
11/05/2024 76 12 33 75 30 68
14/05/2024 77 09 90 41 32 33
16/05/2024 78 78 09 14 17 85
17/05/2024 79 35 80 90 76 73
18/05/2024 80 84 58 25 64 57
21/05/2024 81 40 80 14 19 13
23/05/2024 82 74 28 44 03 78
24/05/2024 83 28 76 34 11 44
25/05/2024 84 61 46 70 36 65
28/05/2024 85 37 24 82 75 31
30/05/2024 86 31 49 43 18 11
31/05/2024 87 01 24 19 14 63
01/06/2024 88 10 52 67 34 43
04/06/2024 89 84 69 21 57 45
06/06/2024 90 61 20 75 17 02
07/06/2024 91 65 63 41 31 09
08/06/2024 92 77 82 60 10 42
11/06/2024 93 06 01 16 12 20
13/06/2024 94 43 01 79 86 53
14/06/2024 95 20 69 71 19 43
15/06/2024 96 40 61 78 34 54
18/06/2024 97 34 61 32 02 60
20/06/2024 98 63 48 26 84 42
21/06/2024 99 73 41 43 31 17
22/06/2024 100 11 13 15 53 23
25/06/2024 101 23 47 55 60 08
27/06/2024 102 70 28 80 62 18
28/06/2024 103 52 02 38 04 71
29/06/2024 104 46 79 29 14 25
02/07/2024 105 81 37 67 83 64
04/07/2024 106 56 71 51 76 45
05/07/2024 107 65 31 84 86 19
06/07/2024 108 31 78 54 53 52
09/07/2024 109 28 19 84 05 62
11/07/2024 110 73 38 61 26 20
12/07/2024 111 54 07 64 65 63
13/07/2024 112 45 44 76 83 77
16/07/2024 113 10 48 70 07 38
18/07/2024 114 12 67 59 20 48
19/07/2024 115 67 44 30 31 63
20/07/2024 116 69 17 49 75 52
23/07/2024 117 37 09 76 51 61
25/07/2024 118 36 03 30 57 56
26/07/2024 119 14 76 62 50 83
27/07/2024 120 57 10 34 04 02
30/07/2024 121 52 61 29 08 19
01/08/2024 122 35 72 84 33 05
02/08/2024 123 81 28 47 29 20
03/08/2024 124 15 38 41 37 27
06/08/2024 125 83 41 03 11 07
08/08/2024 126 13 35 56 79 75
09/08/2024 127 45 36 89 20 90
10/08/2024 128 39 02 78 36 43
13/08/2024 129 46 37 81 62 18
16/08/2024 130 67 59 84 65 70
17/08/2024 131 75 67 47 53 12
19/08/2024 132 81 59 86 31 04
20/08/2024 133 02 07 31 80 46
22/08/2024 134 85 10 42 29 39
23/08/2024 135 27 71 52 66 21
24/08/2024 136 69 57 01 55 45
27/08/2024 137 09 52 73 43 48
29/08/2024 138 17 03 12 50 63
30/08/2024 139 51 50 10 05 70
31/08/2024 140 46 36 17 49 28
03/09/2024 141 15 14 86 67 09
05/09/2024 142 58 86 08 23 73
06/09/2024 143 08 46 01 32 39
07/09/2024 144 09 31 29 42 55
10/09/2024 145 80 69 07 88 33
12/09/2024 146 59 77 85 37 84
13/09/2024 147 39 35 23 36 81
14/09/2024 148 09 08 51 59 45
17/09/2024 149 34 75 36 29 73
19/09/2024 150 03 14 23 53 06
20/09/2024 151 30 44 68 03 11
21/09/2024 152 11 31 19 67 25
24/09/2024 153 45 53 71 48 38
26/09/2024 154 72 75 01 39 71
27/09/2024 155 09 29 10 43 59
28/09/2024 156 37 01 54 79 15
01/10/2024 157 29 68 31 66 50

To modify your script to include the new extraction data, we’ll replace the existing data string with the new one provided. Here’s how the modified script will look:

import pandas as pd
from collections import Counter
import numpy as np
from io import StringIO

# New historical extraction data
data = """02/01/2024   01   86 84 52 15 44
04/01/2024   02   49 03 78 79 14
05/01/2024   03   51 58 29 14 22
08/01/2024   04   65 56 10 72 23
09/01/2024   05   74 63 15 28 04
11/01/2024   06   33 81 66 90 56
12/01/2024   07   68 86 14 59 49
13/01/2024   08   88 12 30 23 54
16/01/2024   09   01 45 66 51 48
18/01/2024   10   26 82 58 04 67
19/01/2024   11   53 75 30 46 10
20/01/2024   12   40 42 24 56 50
23/01/2024   13   04 81 32 33 65
25/01/2024   14   76 54 86 74 80
26/01/2024   15   03 35 87 18 28
27/01/2024   16   33 27 02 45 58
30/01/2024   17   18 44 17 48 51
01/02/2024   18   35 48 68 85 39
02/02/2024   19   85 30 77 56 81
03/02/2024   20   34 32 44 66 13
06/02/2024   21   58 85 77 80 73
08/02/2024   22   58 53 30 90 67
09/02/2024   23   90 36 89 75 55
10/02/2024   24   67 24 38 84 13
13/02/2024   25   45 41 89 60 43
15/02/2024   26   41 55 68 65 51
16/02/2024   27   13 06 46 25 31
17/02/2024   28   09 80 01 14 54
20/02/2024   29   44 47 11 34 32
22/02/2024   30   23 28 50 49 51
23/02/2024   31   69 06 88 35 74
24/02/2024   32   27 33 09 46 66
27/02/2024   33   45 83 86 82 51
29/02/2024   34   74 26 33 50 80
01/03/2024   35   43 05 87 74 12
02/03/2024   36   40 71 87 51 56
05/03/2024   37   45 48 62 69 03
07/03/2024   38   56 23 60 41 63
08/03/2024   39   55 32 75 66 27
09/03/2024   40   27 32 70 76 43
12/03/2024   41   23 64 13 81 47
14/03/2024   42   51 85 18 09 73
15/03/2024   43   51 61 54 62 60
16/03/2024   44   13 73 41 43 17
19/03/2024   45   89 85 58 49 08
21/03/2024   46   37 70 86 57 16
22/03/2024   47   25 29 45 51 46
23/03/2024   48   59 81 56 75 58
26/03/2024   49   28 30 54 70 88
28/03/2024   50   66 27 44 90 17
29/03/2024   51   19 51 13 37 08
30/03/2024   52   04 03 18 08 22
02/04/2024   53   58 82 16 61 25
04/04/2024   54   38 26 40 90 41
05/04/2024   55   60 87 30 31 62
06/04/2024   56   72 50 79 70 35
09/04/2024   57   14 05 53 86 17
11/04/2024   58   19 90 88 25 08
12/04/2024   59   55 77 76 02 90
13/04/2024   60   15 90 28 24 51
16/04/2024   61   58 22 11 86 40
18/04/2024   62   85 90 19 67 78
19/04/2024   63   05 56 68 27 09
20/04/2024   64   38 70 31 33 26
23/04/2024   65   61 22 44 19 26
26/04/2024   66   76 24 78 30 40
27/04/2024   67   88 70 85 38 50
29/04/2024   68   76 52 03 22 16
30/04/2024   69   31 56 40 53 50
02/05/2024   70   71 12 04 27 01
03/05/2024   71   60 05 42 75 84
04/05/2024   72   36 30 70 06 41
07/05/2024   73   75 19 18 74 69
09/05/2024   74   16 74 36 55 64
10/05/2024   75   12 33 80 62 75
11/05/2024   76   12 33 75 30 68
14/05/2024   77   09 90 41 32 33
16/05/2024   78   78 09 14 17 85
17/05/2024   79   35 80 90 76 73
18/05/2024   80   84 58 25 64 57
21/05/2024   81   40 80 14 19 13
23/05/2024   82   74 28 44 03 78
24/05/2024   83   28 76 34 11 44
25/05/2024   84   61 46 70 36 65
28/05/2024   85   37 24 82 75 31
30/05/2024   86   31 49 43 18 11
31/05/2024   87   01 24 19 14 63
01/06/2024   88   10 52 67 34 43
04/06/2024   89   84 69 21 57 45
06/06/2024   90   61 20 75 17 02
07/06/2024   91   65 63 41 31 09
08/06/2024   92   77 82 60 10 42
11/06/2024   93   06 01 16 12 20
13/06/2024   94   43 01 79 86 53
14/06/2024   95   20 69 71 19 43
15/06/2024   96   40 61 78 34 54
18/06/2024   97   34 61 32 02 60
20/06/2024   98   63 48 26 84 42
21/06/2024   99   73 41 43 31 17
22/06/2024   100   11 13 15 53 23
25/06/2024   101   23 47 55 60 08
27/06/2024   102   70 28 80 62 18
28/06/2024   103   52 02 38 04 71
29/06/2024   104   46 79 29 14 25
02/07/2024   105   81 37 67 83 64
04/07/2024   106   56 71 51 76 45
05/07/2024   107   65 31 84 86 19
06/07/2024   108   31 78 54 53 52
09/07/2024   109   28 19 84 05 62
11/07/2024   110   73 38 61 26 20
12/07/2024   111   54 07 64 65 63
13/07/2024   112   45 44 76 83 77
16/07/2024   113   10 48 70 07 38
18/07/2024   114   12 67 59 20 48
19/07/2024   115   67 44 30 31 63
20/07/2024   116   69 17 49 75 52
23/07/2024   117   37 09 76 51 61
25/07/2024   118   36 03 30 57 56
26/07/2024   119   14 76 62 50 83
27/07/2024   120   57 10 34 04 02
30/07/2024   121   52 61 29 08 19
01/08/2024   122   35 72 84 33 05
02/08/2024   123   81 28 47 29 20
03/08/2024   124   15 38 41 37 27
06/08/2024   125   83 41 03 11 07
08/08/2024   126   13 35 56 79 75
09/08/2024   127   45 36 89 20 90
10/08/2024   128   39 02 78 36 43
13/08/2024   129   46 37 81 62 18
16/08/2024   130   67 59 84 65 70
17/08/2024   131   75 67 47 53 12
19/08/2024   132   81 59 86 31 04
20/08/2024   133   02 07 31 80 46
22/08/2024   134   85 10 42 29 39
23/08/2024   135   27 71 52 66 21
24/08/2024   136   69 57 01 55 45
27/08/2024   137   09 52 73 43 48
29/08/2024   138   17 03 12 50 63
30/08/2024   139   51 50 10 05 70
31/08/2024   140   46 36 17 49 28
03/09/2024   141   15 14 86 67 09
05/09/2024   142   58 86 08 23 73
06/09/2024   143   08 46 01 32 39
07/09/2024   144   09 31 29 42 55
10/09/2024   145   80 69 07 88 33
12/09/2024   146   59 77 85 37 84
13/09/2024   147   39 35 23 36 81
14/09/2024   148   09 08 51 59 45
17/09/2024   149   34 75 36 29 73
19/09/2024   150   03 14 23 53 06
20/09/2024   151   30 44 68 03 11
21/09/2024   152   11 31 19 67 25
24/09/2024   153   45 53 71 48 38
26/09/2024   154   72 75 01 39 71
27/09/2024   155   09 29 10 43 59
28/09/2024   156   37 01 54 79 15
01/10/2024   157   29 68 31 66 50"""

# Create a DataFrame from the new data
df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='\s+', header=None, names=['Date', 'Extraction', 'N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5'])

# List of all drawn numbers
all_numbers = []
for col in ['N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5']:
    all_numbers.extend(df[col].tolist())

# Calculate the frequency of each number
number_counts = Counter(all_numbers)

# Function to calculate the score for overdue numbers
def punteggio_ritardatari(numero, df):
    last_extraction = df[df.apply(lambda row: numero in row[2:], axis=1)].index.max()
    if np.isnan(last_extraction):
        return 1.0  # Number not present
    else:
        return 1 / (len(df) - last_extraction)

# Function to calculate the score for frequent numbers
def punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers):
    return number_counts[numero] / total_numbers

# Calculate scores for each number
punteggi = {}
total_numbers = len(all_numbers)
for numero in range(1, 91):  # Assuming numbers are from 1 to 90
    punteggi[numero] = (punteggio_ritardatari(numero, df) + punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers)) / 2  # Simple average of scores

# Sort numbers based on scores
numeri_ordinati = sorted(punteggi, key=punteggi.get, reverse=True)
dieci_numeri_probabili = numeri_ordinati[:10]

print(f"I 10 numeri più probabili sono: {dieci_numeri_probabili}")

Explanation of Changes:

Data Replacement: The previous extraction data was replaced with the new extraction data you provided.
Data Processing: The rest of the script remains unchanged, continuing to process the new data in the same way as before.

This adjusted script will now compute the ten most probable numbers based on the newly provided extraction data. Simply run the script in your Python environment to see the results.

Blue Car

October 3, 2024 Published by Evan Stewart

imagine a sleek, midnight blue sports car, its body a symphony of aerodynamic curves and sharp lines that catch the light in mesmerizing ways. The front grille is aggressive yet elegant, with a signature logo that glints under the sun, hinting at the power that lies beneath the hood.

The headlights, narrow and piercing, resemble the eyes of a predatory animal, ready to pounce on the open road. As you glance along the profile, the car’s silhouette flows effortlessly, with sculpted fenders and a low stance that scream speed and agility. The wide, alloy wheels sit like powerful limbs, hugging the pavement, ready to unleash an exhilarating performance.

milano sofisticato

October 3, 2024 (updated October 3, 2024) Published by claudio riva

import pandas as pd
from collections import Counter
import numpy as np
from io import StringIO # Importa StringIO dal modulo io

Dati storici delle estrazioni

data = “””02/01/2024 01 86 84 52 15 44
04/01/2024 02 49 03 78 79 14
05/01/2024 03 51 58 29 14 22
08/01/2024 04 65 56 10 72 23
09/01/2024 05 74 63 15 28 04
11/01/2024 06 33 81 66 90 56
12/01/2024 07 68 86 14 59 49
13/01/2024 08 88 12 30 23 54
16/01/2024 09 01 45 66 51 48
18/01/2024 10 26 82 58 04 67
19/01/2024 11 53 75 30 46 10
20/01/2024 12 40 42 24 56 50
23/01/2024 13 04 81 32 33 65
25/01/2024 14 76 54 86 74 80
26/01/2024 15 03 35 87 18 28
27/01/2024 16 33 27 02 45 58
30/01/2024 17 18 44 17 48 51
01/02/2024 18 35 48 68 85 39
02/02/2024 19 85 30 77 56 81
03/02/2024 20 34 32 44 66 13
06/02/2024 21 58 85 77 80 73
08/02/2024 22 58 53 30 90 67
09/02/2024 23 90 36 89 75 55
10/02/2024 24 67 24 38 84 13
13/02/2024 25 45 41 89 60 43
15/02/2024 26 41 55 68 65 51
16/02/2024 27 13 06 46 25 31
17/02/2024 28 09 80 01 14 54
20/02/2024 29 44 47 11 34 32
22/02/2024 30 23 28 50 49 51
23/02/2024 31 69 06 88 35 74
24/02/2024 32 27 33 09 46 66
27/02/2024 33 45 83 86 82 51
29/02/2024 34 74 26 33 50 80
01/03/2024 35 43 05 87 74 12
02/03/2024 36 40 71 87 51 56
05/03/2024 37 45 48 62 69 03
07/03/2024 38 56 23 60 41 63
08/03/2024 39 55 32 75 66 27
09/03/2024 40 27 32 70 76 43
12/03/2024 41 23 64 13 81 47
14/03/2024 42 51 85 18 09 73
15/03/2024 43 51 61 54 62 60
16/03/2024 44 13 73 41 43 17
19/03/2024 45 89 85 58 49 08
21/03/2024 46 37 70 86 57 16
22/03/2024 47 25 29 45 51 46
23/03/2024 48 59 81 56 75 58
26/03/2024 49 28 30 54 70 88
28/03/2024 50 66 27 44 90 17
29/03/2024 51 19 51 13 37 08
30/03/2024 52 04 03 18 08 22
02/04/2024 53 58 82 16 61 25
04/04/2024 54 38 26 40 90 41
05/04/2024 55 60 87 30 31 62
06/04/2024 56 72 50 79 70 35
09/04/2024 57 14 05 53 86 17
11/04/2024 58 19 90 88 25 08
12/04/2024 59 55 77 76 02 90
13/04/2024 60 15 90 28 24 51
16/04/2024 61 58 22 11 86 40
18/04/2024 62 85 90 19 67 78
19/04/2024 63 05 56 68 27 09
20/04/2024 64 38 70 31 33 26
23/04/2024 65 61 22 44 19 26
26/04/2024 66 76 24 78 30 40
27/04/2024 67 88 70 85 38 50
29/04/2024 68 76 52 03 22 16
30/04/2024 69 31 56 40 53 50
02/05/2024 70 71 12 04 27 01
03/05/2024 71 60 05 42 75 84
04/05/2024 72 36 30 70 06 41
07/05/2024 73 75 19 18 74 69
09/05/2024 74 16 74 36 55 64
10/05/2024 75 12 33 80 62 75
11/05/2024 76 12 33 75 30 68
14/05/2024 77 09 90 41 32 33
16/05/2024 78 78 09 14 17 85
17/05/2024 79 35 80 90 76 73
18/05/2024 80 84 58 25 64 57
21/05/2024 81 40 80 14 19 13
23/05/2024 82 74 28 44 03 78
24/05/2024 83 28 76 34 11 44
25/05/2024 84 61 46 70 36 65
28/05/2024 85 37 24 82 75 31
30/05/2024 86 31 49 43 18 11
31/05/2024 87 01 24 19 14 63
01/06/2024 88 10 52 67 34 43
04/06/2024 89 84 69 21 57 45
06/06/2024 90 61 20 75 17 02
07/06/2024 91 65 63 41 31 09
08/06/2024 92 77 82 60 10 42
11/06/2024 93 06 01 16 12 20
13/06/2024 94 43 01 79 86 53
14/06/2024 95 20 69 71 19 43
15/06/2024 96 40 61 78 34 54
18/06/2024 97 34 61 32 02 60
20/06/2024 98 63 48 26 84 42
21/06/2024 99 73 41 43 31 17
22/06/2024 100 11 13 15 53 23
25/06/2024 101 23 47 55 60 08
27/06/2024 102 70 28 80 62 18
28/06/2024 103 52 02 38 04 71
29/06/2024 104 46 79 29 14 25
02/07/2024 105 81 37 67 83 64
04/07/2024 106 56 71 51 76 45
05/07/2024 107 65 31 84 86 19
06/07/2024 108 31 78 54 53 52
09/07/2024 109 28 19 84 05 62
11/07/2024 110 73 38 61 26 20
12/07/2024 111 54 07 64 65 63
13/07/2024 112 45 44 76 83 77
16/07/2024 113 10 48 70 07 38
18/07/2024 114 12 67 59 20 48
19/07/2024 115 67 44 30 31 63
20/07/2024 116 69 17 49 75 52
23/07/2024 117 37 09 76 51 61
25/07/2024 118 36 03 30 57 56
26/07/2024 119 14 76 62 50 83
27/07/2024 120 57 10 34 04 02
30/07/2024 121 52 61 29 08 19
01/08/2024 122 35 72 84 33 05
02/08/2024 123 81 28 47 29 20
03/08/2024 124 15 38 41 37 27
06/08/2024 125 83 41 03 11 07
08/08/2024 126 13 35 56 79 75
09/08/2024 127 45 36 89 20 90
10/08/2024 128 39 02 78 36 43
13/08/2024 129 46 37 81 62 18
16/08/2024 130 67 59 84 65 70
17/08/2024 131 75 67 47 53 12
19/08/2024 132 81 59 86 31 04
20/08/2024 133 02 07 31 80 46
22/08/2024 134 85 10 42 29 39
23/08/2024 135 27 71 52 66 21
24/08/2024 136 69 57 01 55 45
27/08/2024 137 09 52 73 43 48
29/08/2024 138 17 03 12 50 63
30/08/2024 139 51 50 10 05 70
31/08/2024 140 46 36 17 49 28
03/09/2024 141 15 14 86 67 09
05/09/2024 142 58 86 08 23 73
06/09/2024 143 08 46 01 32 39
07/09/2024 144 09 31 29 42 55
10/09/2024 145 80 69 07 88 33
12/09/2024 146 59 77 85 37 84
13/09/2024 147 39 35 23 36 81
14/09/2024 148 09 08 51 59 45
17/09/2024 149 34 75 36 29 73
19/09/2024 150 03 14 23 53 06
20/09/2024 151 30 44 68 03 11
21/09/2024 152 11 31 19 67 25
24/09/2024 153 45 53 71 48 38
26/09/2024 154 72 75 01 39 71
27/09/2024 155 09 29 10 43 59
28/09/2024 156 37 01 54 79 15
01/10/2024 157 29 68 31 66 50″””

Creazione di un DataFrame a partire dai dati

df = pd.read_csv(StringIO(data), sep=’\s+’, header=None, names=[‘Date’, ‘Extraction’, ‘N1’, ‘N2’, ‘N3’, ‘N4’, ‘N5’])

Lista di tutti i numeri estratti

all_numbers = []
for col in [‘N1’, ‘N2’, ‘N3’, ‘N4’, ‘N5’]:
all_numbers.extend(df[col].tolist())

Calcolo della frequenza di ogni numero

number_counts = Counter(all_numbers)

Funzione per il punteggio dei ritardatari

def punteggio_ritardatari(numero, df):
last_extraction = df[df.apply(lambda row: numero in row[2:], axis=1)].index.max()
if last_extraction is np.nan:
return 1.0 # numero non presente
else:
return 1 / (len(df) – last_extraction)

Funzione per il punteggio dei numeri frequenti

def punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers):
return number_counts[numero] / total_numbers

Calcolo dei punteggi per ogni numero

punteggi = {}
total_numbers = len(all_numbers)
for numero in range(1, 91): # Assumendo che i numeri siano da 1 a 90
punteggi[numero] = (punteggio_ritardatari(numero, df) + punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers)) / 2 # media semplice dei punteggi

Ordinamento dei numeri in base ai punteggi

numeri_ordinati = sorted(punteggi, key=punteggi.get, reverse=True)
dieci_numeri_probabili = numeri_ordinati[:10]

print(f”I 10 numeri più probabili sono: {dieci_numeri_probabili}”) cambia le estrazioni storiche con queste e riscrivi il metodo
02/01/2024 01 06 16 43 89 21
04/01/2024 02 50 10 17 81 74
05/01/2024 03 31 59 01 06 62
08/01/2024 04 64 84 49 38 61
09/01/2024 05 40 49 68 85 19
11/01/2024 06 21 89 31 19 15
12/01/2024 07 45 82 39 57 01
13/01/2024 08 85 54 11 36 83
16/01/2024 09 32 19 88 35 16
18/01/2024 10 27 11 85 07 32
19/01/2024 11 25 02 03 75 66
20/01/2024 12 54 42 84 04 37
23/01/2024 13 55 38 29 90 74
25/01/2024 14 02 18 46 22 72
26/01/2024 15 56 85 09 43 58
27/01/2024 16 86 66 57 90 31
30/01/2024 17 55 28 30 40 27
01/02/2024 18 77 53 30 57 61
02/02/2024 19 48 15 60 09 80
03/02/2024 20 15 24 30 83 78
06/02/2024 21 82 52 53 42 54
08/02/2024 22 70 25 56 32 85
09/02/2024 23 18 54 07 64 01
10/02/2024 24 10 51 11 73 86
13/02/2024 25 54 17 52 09 14
15/02/2024 26 05 27 64 87 54
16/02/2024 27 39 23 89 46 77
17/02/2024 28 54 57 61 11 80
20/02/2024 29 73 57 10 05 16
22/02/2024 30 63 76 65 16 88
23/02/2024 31 63 26 02 58 01
24/02/2024 32 14 75 64 31 05
27/02/2024 33 87 14 90 50 68
29/02/2024 34 75 82 27 22 54
01/03/2024 35 90 76 15 20 30
02/03/2024 36 14 53 72 65 75
05/03/2024 37 68 52 38 85 46
07/03/2024 38 47 59 22 40 69
08/03/2024 39 57 14 87 52 89
09/03/2024 40 30 88 37 21 43
12/03/2024 41 79 36 29 05 04
14/03/2024 42 30 48 67 88 71
15/03/2024 43 10 85 32 71 42
16/03/2024 44 06 58 10 37 62
19/03/2024 45 20 41 37 59 72
21/03/2024 46 37 56 20 86 39
22/03/2024 47 02 11 41 56 13
23/03/2024 48 51 16 83 78 59
26/03/2024 49 67 87 22 03 62
28/03/2024 50 09 44 78 85 19
29/03/2024 51 72 67 90 54 20
30/03/2024 52 65 86 81 45 69
02/04/2024 53 86 03 89 49 48
04/04/2024 54 32 07 52 14 86
05/04/2024 55 49 48 24 87 14
06/04/2024 56 75 80 86 09 76
09/04/2024 57 41 47 81 67 70
11/04/2024 58 86 54 18 33 80
12/04/2024 59 75 57 52 26 47
13/04/2024 60 67 14 23 85 90
16/04/2024 61 79 14 36 51 44
18/04/2024 62 60 81 39 33 13
19/04/2024 63 42 50 90 27 83
20/04/2024 64 84 71 65 55 75
23/04/2024 65 21 12 57 82 55
26/04/2024 66 50 56 61 90 57
27/04/2024 67 18 61 70 08 80
29/04/2024 68 39 05 70 26 35
30/04/2024 69 03 19 45 47 25
02/05/2024 70 83 37 42 70 78
03/05/2024 71 17 29 71 48 80
04/05/2024 72 59 23 61 22 27
07/05/2024 73 45 38 26 16 87
09/05/2024 74 77 57 29 34 05
10/05/2024 75 75 10 53 65 71
11/05/2024 76 51 70 74 37 73
14/05/2024 77 66 72 88 81 40
16/05/2024 78 09 17 60 21 46
17/05/2024 79 11 54 27 06 20
18/05/2024 80 53 25 66 59 23
21/05/2024 81 05 82 07 61 47
23/05/2024 82 50 18 03 17 57
24/05/2024 83 26 89 29 61 71
25/05/2024 84 44 77 25 27 26
28/05/2024 85 13 75 60 27 80
30/05/2024 86 52 45 35 49 85
31/05/2024 87 64 15 37 02 44
01/06/2024 88 76 78 57 54 80
04/06/2024 89 30 87 52 55 75
06/06/2024 90 27 18 35 41 03
07/06/2024 91 61 66 86 50 57
08/06/2024 92 34 18 53 30 28
11/06/2024 93 67 02 28 42 62
13/06/2024 94 50 75 68 30 74
14/06/2024 95 75 66 17 58 02
15/06/2024 96 22 80 70 40 69
18/06/2024 97 02 73 61 83 54
20/06/2024 98 80 69 73 77 45
21/06/2024 99 16 06 45 52 75
22/06/2024 100 63 19 10 88 43
25/06/2024 101 72 57 90 74 13
27/06/2024 102 62 51 66 08 53
28/06/2024 103 82 32 64 22 27
29/06/2024 104 32 61 24 70 06
02/07/2024 105 07 15 19 32 39
04/07/2024 106 30 73 04 76 15
05/07/2024 107 42 07 32 68 30
06/07/2024 108 37 58 22 13 79
09/07/2024 109 01 48 54 37 88
11/07/2024 110 60 66 14 03 76
12/07/2024 111 02 60 52 22 54
13/07/2024 112 74 81 09 54 26
16/07/2024 113 69 73 41 44 36
18/07/2024 114 37 78 10 81 73
19/07/2024 115 41 82 68 23 30
20/07/2024 116 76 33 36 66 85
23/07/2024 117 08 34 20 02 72
25/07/2024 118 50 11 55 15 78
26/07/2024 119 89 32 85 53 05
27/07/2024 120 17 08 51 71 76
30/07/2024 121 37 14 44 18 30
01/08/2024 122 09 28 49 21 35
02/08/2024 123 84 13 46 38 62
03/08/2024 124 18 16 52 55 48
06/08/2024 125 40 48 11 03 88
08/08/2024 126 39 65 68 46 13
09/08/2024 127 28 66 11 05 73
10/08/2024 128 83 50 10 22 59
13/08/2024 129 46 76 82 28 04
16/08/2024 130 33 89 01 54 35
17/08/2024 131 37 17 36 66 62
19/08/2024 132 48 17 13 03 54
20/08/2024 133 27 50 64 06 65
22/08/2024 134 82 87 25 22 75
23/08/2024 135 66 74 52 46 13
24/08/2024 136 84 08 72 76 33
27/08/2024 137 70 14 41 43 64
29/08/2024 138 16 17 06 30 55
30/08/2024 139 49 89 27 42 50
31/08/2024 140 53 69 68 01 43
03/09/2024 141 84 61 17 04 26
05/09/2024 142 77 57 65 06 21
06/09/2024 143 48 08 10 04 55
07/09/2024 144 13 59 87 77 34
10/09/2024 145 69 08 24 65 41
12/09/2024 146 06 46 72 55 27
13/09/2024 147 14 65 32 29 87
14/09/2024 148 13 84 86 29 58
17/09/2024 149 49 77 30 45 16
19/09/2024 150 03 88 83 66 07
20/09/2024 151 44 26 08 27 57
21/09/2024 152 20 80 84 59 45
24/09/2024 153 37 44 63 24 51
26/09/2024 154 90 70 77 56 76
27/09/2024 155 11 15 39 35 58
28/09/2024 156 89 76 83 14 59
01/10/2024 157 35 83 26 60 70

To update the provided Python script with the new historical lottery extraction data, we will follow these steps:

Replace the Old Data: We will replace the historical extraction data with the new data provided.
Recreate the DataFrame: After replacing the data, we will create a new DataFrame to hold the updated information.
Recalculate Frequencies and Scores: We will recalculate the frequency of each number and their respective scores based on the new data.
Output the Ten Most Probable Numbers: Finally, we will print the ten most probable numbers based on the updated calculations.

Here’s how the modified code will look:

import pandas as pd
from collections import Counter
import numpy as np
from io import StringIO

# New historical extraction data
data = """02/01/2024   01   06 16 43 89 21
04/01/2024   02   50 10 17 81 74
05/01/2024   03   31 59 01 06 62
08/01/2024   04   64 84 49 38 61
09/01/2024   05   40 49 68 85 19
11/01/2024   06   21 89 31 19 15
12/01/2024   07   45 82 39 57 01
13/01/2024   08   85 54 11 36 83
16/01/2024   09   32 19 88 35 16
18/01/2024   10   27 11 85 07 32
19/01/2024   11   25 02 03 75 66
20/01/2024   12   54 42 84 04 37
23/01/2024   13   55 38 29 90 74
25/01/2024   14   02 18 46 22 72
26/01/2024   15   56 85 09 43 58
27/01/2024   16   86 66 57 90 31
30/01/2024   17   55 28 30 40 27
01/02/2024   18   77 53 30 57 61
02/02/2024   19   48 15 60 09 80
03/02/2024   20   15 24 30 83 78
06/02/2024   21   82 52 53 42 54
08/02/2024   22   70 25 56 32 85
09/02/2024   23   18 54 07 64 01
10/02/2024   24   10 51 11 73 86
13/02/2024   25   54 17 52 09 14
15/02/2024   26   05 27 64 87 54
16/02/2024   27   39 23 89 46 77
17/02/2024   28   54 57 61 11 80
20/02/2024   29   73 57 10 05 16
22/02/2024   30   63 76 65 16 88
23/02/2024   31   63 26 02 58 01
24/02/2024   32   14 75 64 31 05
27/02/2024   33   87 14 90 50 68
29/02/2024   34   75 82 27 22 54
01/03/2024   35   90 76 15 20 30
02/03/2024   36   14 53 72 65 75
05/03/2024   37   68 52 38 85 46
07/03/2024   38   47 59 22 40 69
08/03/2024   39   57 14 87 52 89
09/03/2024   40   30 88 37 21 43
12/03/2024   41   79 36 29 05 04
14/03/2024   42   30 48 67 88 71
15/03/2024   43   10 85 32 71 42
16/03/2024   44   06 58 10 37 62
19/03/2024   45   20 41 37 59 72
21/03/2024   46   37 56 20 86 39
22/03/2024   47   02 11 41 56 13
23/03/2024   48   51 16 83 78 59
26/03/2024   49   67 87 22 03 62
28/03/2024   50   09 44 78 85 19
29/03/2024   51   72 67 90 54 20
30/03/2024   52   65 86 81 45 69
02/04/2024   53   86 03 89 49 48
04/04/2024   54   32 07 52 14 86
05/04/2024   55   49 48 24 87 14
06/04/2024   56   75 80 86 09 76
09/04/2024   57   41 47 81 67 70
11/04/2024   58   86 54 18 33 80
12/04/2024   59   75 57 52 26 47
13/04/2024   60   67 14 23 85 90
16/04/2024   61   79 14 36 51 44
18/04/2024   62   60 81 39 33 13
19/04/2024   63   42 50 90 27 83
20/04/2024   64   84 71 65 55 75
23/04/2024   65   21 12 57 82 55
26/04/2024   66   50 56 61 90 57
27/04/2024   67   18 61 70 08 80
29/04/2024   68   39 05 70 26 35
30/04/2024   69   03 19 45 47 25
02/05/2024   70   83 37 42 70 78
03/05/2024   71   17 29 71 48 80
04/05/2024   72   59 23 61 22 27
07/05/2024   73   45 38 26 16 87
09/05/2024   74   77 57 29 34 05
10/05/2024   75   75 10 53 65 71
11/05/2024   76   51 70 74 37 73
14/05/2024   77   66 72 88 81 40
16/05/2024   78   09 17 60 21 46
17/05/2024   79   11 54 27 06 20
18/05/2024   80   53 25 66 59 23
21/05/2024   81   05 82 07 61 47
23/05/2024   82   50 18 03 17 57
24/05/2024   83   26 89 29 61 71
25/05/2024   84   44 77 25 27 26
28/05/2024   85   13 75 60 27 80
30/05/2024   86   52 45 35 49 85
31/05/2024   87   64 15 37 02 44
01/06/2024   88   76 78 57 54 80
04/06/2024   89   30 87 52 55 75
06/06/2024   90   27 18 35 41 03
07/06/2024   91   61 66 86 50 57
08/06/2024   92   34 18 53 30 28
11/06/2024   93   67 02 28 42 62
13/06/2024   94   50 75 68 30 74
14/06/2024   95   75 66 17 58 02
15/06/2024   96   22 80 70 40 69
18/06/2024   97   02 73 61 83 54
20/06/2024   98   80 69 73 77 45
21/06/2024   99   16 06 45 52 75
22/06/2024   100   63 19 10 88 43
25/06/2024   101   72 57 90 74 13
27/06/2024   102   62 51 66 08 53
28/06/2024   103   82 32 64 22 27
29/06/2024   104   32 61 24 70 06
02/07/2024   105   07 15 19 32 39
04/07/2024   106   30 73 04 76 15
05/07/2024   107   42 07 32 68 30
06/07/2024   108   37 58 22 13 79
09/07/2024   109   01 48 54 37 88
11/07/2024   110   60 66 14 03 76
12/07/2024   111   02 60 52 22 54
13/07/2024   112   74 81 09 54 26
16/07/2024   113   69 73 41 44 36
18/07/2024   114   37 78 10 81 73
19/07/2024   115   41 82 68 23 30
20/07/2024   116   76 33 36 66 85
23/07/2024   117   08 34 20 02 72
25/07/2024   118   50 11 55 15 78
26/07/2024   119   89 32 85 53 05
27/07/2024   120   17 08 51 71 76
30/07/2024   121   37 14 44 18 30
01/08/2024   122   09 28 49 21 35
02/08/2024   123   84 13 46 38 62
03/08/2024   124   18 16 52 55 48
06/08/2024   125   40 48 11 03 88
08/08/2024   126   39 65 68 46 13
09/08/2024   127   28 66 11 05 73
10/08/2024   128   83 50 10 22 59
13/08/2024   129   46 76 82 28 04
16/08/2024   130   33 89 01 54 35
17/08/2024   131   37 17 36 66 62
19/08/2024   132   48 17 13 03 54
20/08/2024   133   27 50 64 06 65
22/08/2024   134   82 87 25 22 75
23/08/2024   135   66 74 52 46 13
24/08/2024   136   84 08 72 76 33
27/08/2024   137   70 14 41 43 64
29/08/2024   138   16 17 06 30 55
30/08/2024   139   49 89 27 42 50
31/08/2024   140   53 69 68 01 43
03/09/2024   141   84 61 17 04 26
05/09/2024   142   77 57 65 06 21
06/09/2024   143   48 08 10 04 55
07/09/2024   144   13 59 87 77 34
10/09/2024   145   69 08 24 65 41
12/09/2024   146   06 46 72 55 27
13/09/2024   147   14 65 32 29 87
14/09/2024   148   13 84 86 29 58
17/09/2024   149   49 77 30 45 16
19/09/2024   150   03 88 83 66 07
20/09/2024   151   44 26 08 27 57
21/09/2024   152   20 80 84 59 45
24/09/2024   153   37 44 63 24 51
26/09/2024   154   90 70 77 56 76
27/09/2024   155   11 15 39 35 58
28/09/2024   156   89 76 83 14 59
01/10/2024   157   35 83 26 60 70"""

# Create a DataFrame from the new data
df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='\s+', header=None, names=['Date', 'Extraction', 'N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5'])

# List of all drawn numbers
all_numbers = []
for col in ['N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5']:
    all_numbers.extend(df[col].tolist())

# Calculate the frequency of each number
number_counts = Counter(all_numbers)

# Function to calculate the score for overdue numbers
def punteggio_ritardatari(numero, df):
    last_extraction = df[df.apply(lambda row: numero in row[2:], axis=1)].index.max()
    if np.isnan(last_extraction):
        return 1.0  # Number not present
    else:
        return 1 / (len(df) - last_extraction)

# Function to calculate the score for frequent numbers
def punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers):
    return number_counts[numero] / total_numbers

# Calculate scores for each number
punteggi = {}
total_numbers = len(all_numbers)
for numero in range(1, 91):  # Assuming numbers are from 1 to 90
    punteggi[numero] = (punteggio_ritardatari(numero, df) + punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers)) / 2  # Simple average of scores

# Sort numbers based on scores
numeri_ordinati = sorted(punteggi, key=punteggi.get, reverse=True)
dieci_numeri_probabili = numeri_ordinati[:10]

print(f"I 10 numeri più probabili sono: {dieci_numeri_probabili}")

Explanation of Changes:

The historical data at the beginning of the script has been replaced with the new data provided.
The rest of the code remains the same, focusing on calculating the frequencies and scores for the numbers based on the newly provided extraction data.
Finally, the script outputs the ten most probable numbers based on this new data.

When you run this code, it will give you the updated probable numbers based on the new extraction history.

import pandas as pd
from collections import Counter
import numpy as np
from io import StringIO

New historical extraction data

data = “””02/01/2024 01 06 16 43 89 21
04/01/2024 02 50 10 17 81 74
05/01/2024 03 31 59 01 06 62
08/01/2024 04 64 84 49 38 61
09/01/2024 05 40 49 68 85 19
11/01/2024 06 21 89 31 19 15
12/01/2024 07 45 82 39 57 01
13/01/2024 08 85 54 11 36 83
16/01/2024 09 32 19 88 35 16
18/01/2024 10 27 11 85 07 32
19/01/2024 11 25 02 03 75 66
20/01/2024 12 54 42 84 04 37
23/01/2024 13 55 38 29 90 74
25/01/2024 14 02 18 46 22 72
26/01/2024 15 56 85 09 43 58
27/01/2024 16 86 66 57 90 31
30/01/2024 17 55 28 30 40 27
01/02/2024 18 77 53 30 57 61
02/02/2024 19 48 15 60 09 80
03/02/2024 20 15 24 30 83 78
06/02/2024 21 82 52 53 42 54
08/02/2024 22 70 25 56 32 85
09/02/2024 23 18 54 07 64 01
10/02/2024 24 10 51 11 73 86
13/02/2024 25 54 17 52 09 14
15/02/2024 26 05 27 64 87 54
16/02/2024 27 39 23 89 46 77
17/02/2024 28 54 57 61 11 80
20/02/2024 29 73 57 10 05 16
22/02/2024 30 63 76 65 16 88
23/02/2024 31 63 26 02 58 01
24/02/2024 32 14 75 64 31 05
27/02/2024 33 87 14 90 50 68
29/02/2024 34 75 82 27 22 54
01/03/2024 35 90 76 15 20 30
02/03/2024 36 14 53 72 65 75
05/03/2024 37 68 52 38 85 46
07/03/2024 38 47 59 22 40 69
08/03/2024 39 57 14 87 52 89
09/03/2024 40 30 88 37 21 43
12/03/2024 41 79 36 29 05 04
14/03/2024 42 30 48 67 88 71
15/03/2024 43 10 85 32 71 42
16/03/2024 44 06 58 10 37 62
19/03/2024 45 20 41 37 59 72
21/03/2024 46 37 56 20 86 39
22/03/2024 47 02 11 41 56 13
23/03/2024 48 51 16 83 78 59
26/03/2024 49 67 87 22 03 62
28/03/2024 50 09 44 78 85 19
29/03/2024 51 72 67 90 54 20
30/03/2024 52 65 86 81 45 69
02/04/2024 53 86 03 89 49 48
04/04/2024 54 32 07 52 14 86
05/04/2024 55 49 48 24 87 14
06/04/2024 56 75 80 86 09 76
09/04/2024 57 41 47 81 67 70
11/04/2024 58 86 54 18 33 80
12/04/2024 59 75 57 52 26 47
13/04/2024 60 67 14 23 85 90
16/04/2024 61 79 14 36 51 44
18/04/2024 62 60 81 39 33 13
19/04/2024 63 42 50 90 27 83
20/04/2024 64 84 71 65 55 75
23/04/2024 65 21 12 57 82 55
26/04/2024 66 50 56 61 90 57
27/04/2024 67 18 61 70 08 80
29/04/2024 68 39 05 70 26 35
30/04/2024 69 03 19 45 47 25
02/05/2024 70 83 37 42 70 78
03/05/2024 71 17 29 71 48 80
04/05/2024 72 59 23 61 22 27
07/05/2024 73 45 38 26 16 87
09/05/2024 74 77 57 29 34 05
10/05/2024 75 75 10 53 65 71
11/05/2024 76 51 70 74 37 73
14/05/2024 77 66 72 88 81 40
16/05/2024 78 09 17 60 21 46
17/05/2024 79 11 54 27 06 20
18/05/2024 80 53 25 66 59 23
21/05/2024 81 05 82 07 61 47
23/05/2024 82 50 18 03 17 57
24/05/2024 83 26 89 29 61 71
25/05/2024 84 44 77 25 27 26
28/05/2024 85 13 75 60 27 80
30/05/2024 86 52 45 35 49 85
31/05/2024 87 64 15 37 02 44
01/06/2024 88 76 78 57 54 80
04/06/2024 89 30 87 52 55 75
06/06/2024 90 27 18 35 41 03
07/06/2024 91 61 66 86 50 57
08/06/2024 92 34 18 53 30 28
11/06/2024 93 67 02 28 42 62
13/06/2024 94 50 75 68 30 74
14/06/2024 95 75 66 17 58 02
15/06/2024 96 22 80 70 40 69
18/06/2024 97 02 73 61 83 54
20/06/2024 98 80 69 73 77 45
21/06/2024 99 16 06 45 52 75
22/06/2024 100 63 19 10 88 43
25/06/2024 101 72 57 90 74 13
27/06/2024 102 62 51 66 08 53
28/06/2024 103 82 32 64 22 27
29/06/2024 104 32 61 24 70 06
02/07/2024 105 07 15 19 32 39
04/07/2024 106 30 73 04 76 15
05/07/2024 107 42 07 32 68 30
06/07/2024 108 37 58 22 13 79
09/07/2024 109 01 48 54 37 88
11/07/2024 110 60 66 14 03 76
12/07/2024 111 02 60 52 22 54
13/07/2024 112 74 81 09 54 26
16/07/2024 113 69 73 41 44 36
18/07/2024 114 37 78 10 81 73
19/07/2024 115 41 82 68 23 30
20/07/2024 116 76 33 36 66 85
23/07/2024 117 08 34 20 02 72
25/07/2024 118 50 11 55 15 78
26/07/2024 119 89 32 85 53 05
27/07/2024 120 17 08 51 71 76
30/07/2024 121 37 14 44 18 30
01/08/2024 122 09 28 49 21 35
02/08/2024 123 84 13 46 38 62
03/08/2024 124 18 16 52 55 48
06/08/2024 125 40 48 11 03 88
08/08/2024 126 39 65 68 46 13
09/08/2024 127 28 66 11 05 73
10/08/2024 128 83 50 10 22 59
13/08/2024 129 46 76 82 28 04
16/08/2024 130 33 89 01 54 35
17/08/2024 131 37 17 36 66 62
19/08/2024 132 48 17 13 03 54
20/08/2024 133 27 50 64 06 65
22/08/2024 134 82 87 25 22 75
23/08/2024 135 66 74 52 46 13
24/08/2024 136 84 08 72 76 33
27/08/2024 137 70 14 41 43 64
29/08/2024 138 16 17 06 30 55
30/08/2024 139 49 89 27 42 50
31/08/2024 140 53 69 68 01 43
03/09/2024 141 84 61 17 04 26
05/09/2024 142 77 57 65 06 21
06/09/2024 143 48 08 10 04 55
07/09/2024 144 13 59 87 77 34
10/09/2024 145 69 08 24 65 41
12/09/2024 146 06 46 72 55 27
13/09/2024 147 14 65 32 29 87
14/09/2024 148 13 84 86 29 58
17/09/2024 149 49 77 30 45 16
19/09/2024 150 03 88 83 66 07
20/09/2024 151 44 26 08 27 57
21/09/2024 152 20 80 84 59 45
24/09/2024 153 37 44 63 24 51
26/09/2024 154 90 70 77 56 76
27/09/2024 155 11 15 39 35 58
28/09/2024 156 89 76 83 14 59
01/10/2024 157 35 83 26 60 70″””

Create a DataFrame from the new data

df = pd.read_csv(StringIO(data), sep=’\s+’, header=None, names=[‘Date’, ‘Extraction’, ‘N1’, ‘N2’, ‘N3’, ‘N4’, ‘N5’])

List of all drawn numbers

all_numbers = []
for col in [‘N1’, ‘N2’, ‘N3’, ‘N4’, ‘N5’]:
all_numbers.extend(df[col].tolist())

Calculate the frequency of each number

number_counts = Counter(all_numbers)

Function to calculate the score for overdue numbers

Function to calculate the score for frequent numbers

def punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers):
return number_counts[numero] / total_numbers

Calculate scores for each number

Sort numbers based on scores

numeri_ordinati = sorted(punteggi, key=punteggi.get, reverse=True)
dieci_numeri_probabili = numeri_ordinati[:10]

print(f”I 10 numeri più probabili sono: {dieci_numeri_probabili}”) modifica e riscrivi lo script immettendo queste estrazioni
02/01/2024 01 64 09 06 49 70
04/01/2024 02 79 42 25 86 67
05/01/2024 03 77 02 44 67 16
08/01/2024 04 72 70 61 15 54
09/01/2024 05 44 21 72 31 60
11/01/2024 06 84 15 82 31 28
12/01/2024 07 51 12 61 27 23
13/01/2024 08 46 13 41 88 28
16/01/2024 09 65 36 04 69 87
18/01/2024 10 20 87 37 53 34
19/01/2024 11 03 57 53 28 89
20/01/2024 12 88 61 45 78 38
23/01/2024 13 58 38 65 16 10
25/01/2024 14 41 54 87 24 90
26/01/2024 15 39 87 50 31 82
27/01/2024 16 62 75 68 06 52
30/01/2024 17 70 20 53 71 69
01/02/2024 18 53 35 79 41 37
02/02/2024 19 71 09 50 68 15
03/02/2024 20 73 26 05 78 17
06/02/2024 21 53 86 52 76 40
08/02/2024 22 84 41 59 50 10
09/02/2024 23 30 21 03 44 24
10/02/2024 24 34 46 87 18 86
13/02/2024 25 14 07 82 37 87
15/02/2024 26 25 38 78 10 84
16/02/2024 27 10 19 61 65 40
17/02/2024 28 75 24 73 14 78
20/02/2024 29 80 26 48 61 59
22/02/2024 30 42 34 24 20 08
23/02/2024 31 69 48 49 52 24
24/02/2024 32 73 42 28 69 80
27/02/2024 33 60 64 72 65 82
29/02/2024 34 72 58 60 41 33
01/03/2024 35 24 43 16 27 05
02/03/2024 36 12 01 76 05 44
05/03/2024 37 08 04 02 05 74
07/03/2024 38 78 16 69 40 48
08/03/2024 39 33 40 44 29 61
09/03/2024 40 05 55 06 43 10
12/03/2024 41 69 36 09 33 82
14/03/2024 42 47 89 72 27 54
15/03/2024 43 56 48 82 02 63
16/03/2024 44 43 71 21 85 23
19/03/2024 45 33 27 70 15 59
21/03/2024 46 24 34 08 49 58
22/03/2024 47 67 09 51 34 29
23/03/2024 48 75 68 32 70 11
26/03/2024 49 22 34 13 47 24
28/03/2024 50 70 14 47 38 27
29/03/2024 51 75 11 59 90 51
30/03/2024 52 90 49 38 37 05
02/04/2024 53 34 18 67 65 86
04/04/2024 54 10 11 46 16 25
05/04/2024 55 58 73 27 34 84
06/04/2024 56 04 21 88 05 31
09/04/2024 57 69 59 47 26 62
11/04/2024 58 09 06 33 30 05
12/04/2024 59 63 62 48 38 54
13/04/2024 60 67 53 40 90 84
16/04/2024 61 25 27 16 77 79
18/04/2024 62 90 01 83 11 88
19/04/2024 63 16 71 29 85 04
20/04/2024 64 61 32 48 15 24
23/04/2024 65 66 05 11 70 30
26/04/2024 66 87 21 15 12 79
27/04/2024 67 85 81 16 03 26
29/04/2024 68 43 86 23 67 18
30/04/2024 69 71 48 51 12 13
02/05/2024 70 28 72 27 30 07
03/05/2024 71 02 33 81 85 63
04/05/2024 72 05 17 69 57 39
07/05/2024 73 06 23 72 66 05
09/05/2024 74 69 33 28 18 21
10/05/2024 75 80 74 52 08 12
11/05/2024 76 50 81 15 25 71
14/05/2024 77 89 64 72 12 39
16/05/2024 78 30 22 60 06 67
17/05/2024 79 07 72 48 37 15
18/05/2024 80 22 75 48 16 77
21/05/2024 81 86 37 62 02 55
23/05/2024 82 75 01 03 25 12
24/05/2024 83 88 12 13 56 61
25/05/2024 84 14 90 44 34 57
28/05/2024 85 44 35 09 90 67
30/05/2024 86 74 01 45 03 33
31/05/2024 87 80 85 72 36 89
01/06/2024 88 08 01 12 21 39
04/06/2024 89 02 75 64 55 36
06/06/2024 90 50 16 26 66 73
07/06/2024 91 75 27 81 43 63
08/06/2024 92 55 81 33 53 24
11/06/2024 93 51 34 26 25 85
13/06/2024 94 80 63 18 78 84
14/06/2024 95 49 38 39 46 28
15/06/2024 96 47 31 28 72 53
18/06/2024 97 71 15 17 43 73
20/06/2024 98 25 82 39 27 20
21/06/2024 99 58 75 51 29 11
22/06/2024 100 16 14 77 83 88
25/06/2024 101 50 65 21 76 22
27/06/2024 102 05 55 46 51 56
28/06/2024 103 28 85 04 65 13
29/06/2024 104 41 07 09 70 16
02/07/2024 105 90 63 26 64 70
04/07/2024 106 24 80 38 02 52
05/07/2024 107 50 67 64 36 41
06/07/2024 108 88 71 90 77 20
09/07/2024 109 35 32 06 15 63
11/07/2024 110 49 80 14 70 65
12/07/2024 111 62 63 06 61 58
13/07/2024 112 09 19 08 73 34
16/07/2024 113 22 43 11 37 27
18/07/2024 114 33 38 30 02 18
19/07/2024 115 45 68 58 37 73
20/07/2024 116 07 51 80 89 41
23/07/2024 117 06 76 74 73 26
25/07/2024 118 76 70 74 68 80
26/07/2024 119 11 32 21 09 75
27/07/2024 120 73 68 62 47 53
30/07/2024 121 69 88 15 07 06
01/08/2024 122 12 18 34 19 70
02/08/2024 123 85 89 55 43 20
03/08/2024 124 43 16 37 66 28
06/08/2024 125 47 06 20 45 28
08/08/2024 126 59 06 63 79 39
09/08/2024 127 41 65 75 09 33
10/08/2024 128 71 88 28 15 01
13/08/2024 129 44 19 53 02 21
16/08/2024 130 06 27 08 64 51
17/08/2024 131 11 54 43 42 56
19/08/2024 132 66 38 03 52 64
20/08/2024 133 56 54 07 60 41
22/08/2024 134 73 40 90 41 87
23/08/2024 135 07 51 14 01 74
24/08/2024 136 54 84 72 82 88
27/08/2024 137 34 50 06 25 85
29/08/2024 138 21 26 82 40 19
30/08/2024 139 48 22 60 62 71
31/08/2024 140 79 03 19 83 55
03/09/2024 141 73 57 83 23 74
05/09/2024 142 05 11 74 72 37
06/09/2024 143 79 85 63 30 47
07/09/2024 144 26 75 62 77 85
10/09/2024 145 86 30 06 72 82
12/09/2024 146 06 54 21 88 17
13/09/2024 147 42 65 61 39 22
14/09/2024 148 62 27 41 21 76
17/09/2024 149 05 64 60 46 45
19/09/2024 150 60 84 46 90 06
20/09/2024 151 31 64 51 81 47
21/09/2024 152 63 71 19 46 79
24/09/2024 153 58 51 17 13 78
26/09/2024 154 50 63 90 10 72
27/09/2024 155 74 29 46 13 62
28/09/2024 156 87 85 30 76 10
01/10/2024 157 42 90 18 35 82

To modify the provided Python script with the new historical lottery extraction data, we will replace the existing data with the new extraction results. Below is the updated script.

Modified Python Script

import pandas as pd
from collections import Counter
import numpy as np
from io import StringIO

# New historical extraction data
data = """02/01/2024   01   64 09 06 49 70
04/01/2024   02   79 42 25 86 67
05/01/2024   03   77 02 44 67 16
08/01/2024   04   72 70 61 15 54
09/01/2024   05   44 21 72 31 60
11/01/2024   06   84 15 82 31 28
12/01/2024   07   51 12 61 27 23
13/01/2024   08   46 13 41 88 28
16/01/2024   09   65 36 04 69 87
18/01/2024   10   20 87 37 53 34
19/01/2024   11   03 57 53 28 89
20/01/2024   12   88 61 45 78 38
23/01/2024   13   58 38 65 16 10
25/01/2024   14   41 54 87 24 90
26/01/2024   15   39 87 50 31 82
27/01/2024   16   62 75 68 06 52
30/01/2024   17   70 20 53 71 69
01/02/2024   18   53 35 79 41 37
02/02/2024   19   71 09 50 68 15
03/02/2024   20   73 26 05 78 17
06/02/2024   21   53 86 52 76 40
08/02/2024   22   84 41 59 50 10
09/02/2024   23   30 21 03 44 24
10/02/2024   24   34 46 87 18 86
13/02/2024   25   14 07 82 37 87
15/02/2024   26   25 38 78 10 84
16/02/2024   27   10 19 61 65 40
17/02/2024   28   75 24 73 14 78
20/02/2024   29   80 26 48 61 59
22/02/2024   30   42 34 24 20 08
23/02/2024   31   69 48 49 52 24
24/02/2024   32   73 42 28 69 80
27/02/2024   33   60 64 72 65 82
29/02/2024   34   72 58 60 41 33
01/03/2024   35   24 43 16 27 05
02/03/2024   36   12 01 76 05 44
05/03/2024   37   08 04 02 05 74
07/03/2024   38   78 16 69 40 48
08/03/2024   39   33 40 44 29 61
09/03/2024   40   05 55 06 43 10
12/03/2024   41   69 36 09 33 82
14/03/2024   42   47 89 72 27 54
15/03/2024   43   56 48 82 02 63
16/03/2024   44   43 71 21 85 23
19/03/2024   45   33 27 70 15 59
21/03/2024   46   24 34 08 49 58
22/03/2024   47   67 09 51 34 29
23/03/2024   48   75 68 32 70 11
26/03/2024   49   22 34 13 47 24
28/03/2024   50   70 14 47 38 27
29/03/2024   51   75 11 59 90 51
30/03/2024   52   90 49 38 37 05
02/04/2024   53   34 18 67 65 86
04/04/2024   54   10 11 46 16 25
05/04/2024   55   58 73 27 34 84
06/04/2024   56   04 21 88 05 31
09/04/2024   57   69 59 47 26 62
11/04/2024   58   09 06 33 30 05
12/04/2024   59   63 62 48 38 54
13/04/2024   60   67 53 40 90 84
16/04/2024   61   25 27 16 77 79
18/04/2024   62   90 01 83 11 88
19/04/2024   63   16 71 29 85 04
20/04/2024   64   61 32 48 15 24
23/04/2024   65   66 05 11 70 30
26/04/2024   66   87 21 15 12 79
27/04/2024   67   85 81 16 03 26
29/04/2024   68   43 86 23 67 18
30/04/2024   69   71 48 51 12 13
02/05/2024   70   28 72 27 30 07
03/05/2024   71   02 33 81 85 63
04/05/2024   72   05 17 69 57 39
07/05/2024   73   06 23 72 66 05
09/05/2024   74   69 33 28 18 21
10/05/2024   75   80 74 52 08 12
11/05/2024   76   50 81 15 25 71
14/05/2024   77   89 64 72 12 39
16/05/2024   78   30 22 60 06 67
17/05/2024   79   07 72 48 37 15
18/05/2024   80   22 75 48 16 77
21/05/2024   81   86 37 62 02 55
23/05/2024   82   75 01 03 25 12
24/05/2024   83   88 12 13 56 61
25/05/2024   84   14 90 44 34 57
28/05/2024   85   44 35 09 90 67
30/05/2024   86   74 01 45 03 33
31/05/2024   87   80 85 72 36 89
01/06/2024   88   08 01 12 21 39
04/06/2024   89   02 75 64 55 36
06/06/2024   90   50 16 26 66 73
07/06/2024   91   75 27 81 43 63
08/06/2024   92   55 81 33 53 24
11/06/2024   93   51 34 26 25 85
13/06/2024   94   80 63 18 78 84
14/06/2024   95   49 38 39 46 28
15/06/2024   96   47 31 28 72 53
18/06/2024   97   71 15 17 43 73
20/06/2024   98   25 82 39 27 20
21/06/2024   99   58 75 51 29 11
22/06/2024   100   16 14 77 83 88
25/06/2024   101   50 65 21 76 22
27/06/2024   102   05 55 46 51 56
28/06/2024   103   28 85 04 65 13
29/06/2024   104   41 07 09 70 16
02/07/2024   105   90 63 26 64 70
04/07/2024   106   24 80 38 02 52
05/07/2024   107   50 67 64 36 41
06/07/2024   108   88 71 90 77 20
09/07/2024   109   35 32 06 15 63
11/07/2024   110   49 80 14 70 65
12/07/2024   111   62 63 06 61 58
13/07/2024   112   09 19 08 73 34
16/07/2024   113   22 43 11 37 27
18/07/2024   114   33 38 30 02 18
19/07/2024   115   45 68 58 37 73
20/07/2024   116   07 51 80 89 41
23/07/2024   117   06 76 74 73 26
25/07/2024   118   76 70 74 68 80
26/07/2024   119   11 32 21 09 75
27/07/2024   120   73 68 62 47 53
30/07/2024   121   69 88 15 07 06
01/08/2024   122   12 18 34 19 70
02/08/2024   123   85 89 55 43 20
03/08/2024   124   43 16 37 66 28
06/08/2024   125   47 06 20 45 28
08/08/2024   126   59 06 63 79 39
09/08/2024   127   41 65 75 09 33
10/08/2024   128   71 88 28 15 01
13/08/2024   129   44 19 53 02 21
16/08/2024   130   06 27 08 64 51
17/08/2024   131   11 54 43 42 56
19/08/2024   132   66 38 03 52 64
20/08/2024   133   56 54 07 60 41
22/08/2024   134   73 40 90 41 87
23/08/2024   135   07 51 14 01 74
24/08/2024   136   54 84 72 82 88
27/08/2024   137   34 50 06 25 85
29/08/2024   138   21 26 82 40 19
30/08/2024   139   48 22 60 62 71
31/08/2024   140   79 03 19 83 55
03/09/2024   141   73 57 83 23 74
05/09/2024   142   05 11 74 72 37
06/09/2024   143   79 85 63 30 47
07/09/2024   144   26 75 62 77 85
10/09/2024   145   86 30 06 72 82
12/09/2024   146   06 54 21 88 17
13/09/2024   147   42 65 61 39 22
14/09/2024   148   62 27 41 21 76
17/09/2024   149   05 64 60 46 45
19/09/2024   150   60 84 46 90 06
20/09/2024   151   31 64 51 81 47
21/09/2024   152   63 71 19 46 79
24/09/2024   153   58 51 17 13 78
26/09/2024   154   50 63 90 10 72
27/09/2024   155   74 29 46 13 62
28/09/2024   156   87 85 30 76 10
01/10/2024   157   42 90 18 35 82"""

# Create a DataFrame from the new data
df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='\s+', header=None, names=['Date', 'Extraction', 'N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5'])

# List of all drawn numbers
all_numbers = []
for col in ['N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5']:
    all_numbers.extend(df[col].tolist())

# Calculate the frequency of each number
number_counts = Counter(all_numbers)

# Function to calculate the score for overdue numbers
def punteggio_ritardatari(numero, df):
    last_extraction = df[df.apply(lambda row: numero in row[2:], axis=1)].index.max()
    if np.isnan(last_extraction):
        return 1.0  # Number not present
    else:
        return 1 / (len(df) - last_extraction)

# Function to calculate the score for frequent numbers
def punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers):
    return number_counts[numero] / total_numbers

# Calculate scores for each number
punteggi = {}
total_numbers = len(all_numbers)
for numero in range(1, 91):  # Assuming numbers are from 1 to 90
    punteggi[numero] = (punteggio_ritardatari(numero, df) + punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers)) / 2  # Simple average of scores

# Sort numbers based on scores
numeri_ordinati = sorted(punteggi, key=punteggi.get, reverse=True)
dieci_numeri_probabili = numeri_ordinati[:10]

print(f"I 10 numeri più probabili sono: {dieci_numeri_probabili}")

Explanation of Changes:

Data Replacement: The historical extraction data has been replaced with the new data provided.
Functionality: The rest of the code remains unchanged, ensuring it processes the new data to identify the most probable numbers just like before.
Output: The script will output the ten most probable numbers based on the latest extraction data.

Running the Script

To see the results, you can run this script in your Python environment. The output will list the ten numbers deemed most probable based on the provided extraction history.

firenze sofisticato

October 3, 2024 Published by claudio riva

insegnami o cerca quali sono i metodi statistici matematici x prevedere statisticamente l estrazione futura nel gioco del lotto

ChatGPT ha detto:
ChatGPT
Nel gioco del lotto, non esistono metodi matematici certi per prevedere le estrazioni future, poiché il gioco è basato sulla casualità. Tuttavia, alcuni metodi statistici vengono utilizzati per analizzare le estrazioni passate e individuare schemi o tendenze che potrebbero ripetersi. Ecco alcuni approcci comunemente utilizzati:

Metodo dei numeri ritardatari
Questo metodo si basa sull’analisi dei numeri che non sono stati estratti per un lungo periodo. L’idea è che più a lungo un numero non viene estratto, maggiori sono le probabilità che venga estratto nelle future estrazioni. Statistiche aggiornate sui numeri ritardatari sono spesso disponibili, indicando da quanto tempo ogni numero non viene estratto.
Metodo dei numeri frequenti
L’opposto del metodo dei ritardatari, il metodo dei numeri frequenti, si concentra sui numeri che sono stati estratti più spesso nel passato. La logica è che questi numeri hanno maggiori probabilità di ripetersi.
Metodo delle cadenze e delle figure
Cadenze: Si considerano le ultime cifre dei numeri estratti. Ad esempio, i numeri con la stessa ultima cifra (cadenza 0: 10, 20, 30, ecc.) possono essere analizzati per vedere se hanno un’alta o bassa frequenza.
Figure: Questo metodo analizza i numeri in base alla somma delle cifre che li compongono. Ad esempio, il numero 27 ha una figura di 9 (2 + 7 = 9).
Metodo dei numeri spia
Si basa sull’idea che l’uscita di un determinato numero possa “spiare” o prevedere l’uscita di un altro numero nelle estrazioni successive. Questa tecnica analizza le correlazioni tra numeri specifici e le estrazioni seguenti.
Metodo dei cicli numerici
Questo metodo si basa sull’idea che i numeri tendano a seguire dei cicli o delle ripetizioni a intervalli regolari. Analizzando le serie storiche delle estrazioni, si possono individuare questi cicli e tentare di fare previsioni.
Metodo statistico del “Mean Reversion” (Ritorno alla media)
Il concetto di “ritorno alla media” si applica quando si osserva che i numeri che si allontanano molto dalla loro frequenza media tendono, nel lungo termine, a ritornare verso quella media. Ad esempio, se un numero è stato estratto molto più spesso del normale, si può ipotizzare che la sua frequenza calerà nel futuro e viceversa.
Metodo delle coppie o terzine
Questo metodo si basa sull’analisi delle coppie o terzine di numeri che tendono ad uscire insieme con una frequenza superiore alla media. Analizzando le estrazioni passate, si cercano le combinazioni di numeri che si ripresentano con maggiore frequenza.
Metodo della probabilità condizionata
Questo metodo utilizza la probabilità condizionata per cercare di stimare la probabilità che un determinato numero venga estratto, dato che un altro numero è stato già estratto nelle precedenti estrazioni.
Metodo della distribuzione di Poisson
Questo approccio si utilizza per stimare il numero di volte che un evento raro (come l’uscita di un numero specifico) accadrà in un numero definito di estrazioni. Poisson può essere utile per stimare la probabilità che un numero esca un certo numero di volte in un intervallo definito.
Metodo della Simulazione Monte Carlo
La simulazione Monte Carlo può essere utilizzata per simulare un gran numero di estrazioni casuali e osservare il comportamento dei numeri nel lungo periodo. Questo approccio può fornire una panoramica delle probabilità che certi eventi (come l’uscita di un numero o di una combinazione) si verifichino.

Considerazioni finali
È importante ricordare che, nonostante questi metodi possano sembrare logici, il gioco del lotto è per sua natura casuale. Non esiste alcun metodo matematico o statistico in grado di garantire la previsione esatta dei numeri estratti, e tutti i metodi sono basati su analisi storiche che non possono predire con certezza il futuro.

Se hai un particolare metodo che vorresti approfondire o applicare, possiamo discuterne e fare ulteriori analisi!

Hai detto:
altri metodi piu sofisticati da poter usare in un eventuale script
ChatGPT ha detto:
ChatGPT
Se vuoi sviluppare uno script per il gioco del lotto utilizzando metodi statistici più sofisticati, puoi considerare tecniche avanzate basate su modelli matematici e machine learning. Di seguito ti elenco alcune idee più elaborate che potresti incorporare in uno script:

Modelli di Regressione Logistica Multinomiale
Puoi applicare la regressione logistica per stimare la probabilità di estrazione di un numero basandoti sulle caratteristiche delle estrazioni precedenti. In una versione multinomiale della regressione logistica, si può modellare la probabilità di ciascun numero rispetto agli altri. Anche se il lotto è casuale, potresti ottenere modelli che si avvicinano a pattern ricorrenti.
Reti Neurali Artificiali (ANN)
Le reti neurali artificiali sono una delle tecniche di machine learning più potenti per cercare di identificare schemi complessi nei dati. Addestrando una rete neurale con i dati delle estrazioni passate, puoi provare a far sì che impari i possibili pattern o trend. Puoi utilizzare una rete feed-forward o una LSTM (Long Short-Term Memory) per l’analisi delle serie temporali.

Input: Estrazioni precedenti, numeri ritardatari, numeri frequenti, etc.
Output: Probabilità dei numeri nelle prossime estrazioni.
3. Modelli ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
Il modello ARIMA è una tecnica utilizzata per l’analisi delle serie temporali. In questo caso, puoi trattare le estrazioni del lotto come una serie temporale e utilizzare ARIMA per identificare schemi ciclici o trend. Puoi addestrare il modello sui numeri precedenti e fare previsioni per le prossime estrazioni.

AutoRegressione: Utilizza i valori passati per prevedere i futuri.
Moving Average: Considera la media mobile delle variazioni per eliminare il rumore.
4. Metodi Bayesiani
I modelli bayesiani ti permettono di aggiornare la probabilità di un evento (in questo caso l’uscita di un numero) man mano che ottieni nuove informazioni (nuove estrazioni). Utilizzando un approccio bayesiano, puoi incorporare il comportamento storico dei numeri e aggiornare continuamente le previsioni.

Probabilità a priori: Utilizzare distribuzioni di probabilità basate sui numeri storicamente frequenti.
Probabilità a posteriori: Aggiornare la previsione dopo ogni estrazione.
5. Random Forest o Gradient Boosting
Questi sono algoritmi di apprendimento supervisionato che possono essere utilizzati per classificare i numeri estratti o per fare previsioni. Random Forest costruisce un insieme di decision tree, ognuno dei quali viene addestrato su una parte del dataset, mentre Gradient Boosting corregge progressivamente gli errori del modello. Entrambi possono essere applicati per prevedere le tendenze dei numeri.

Input: Caratteristiche come numeri ritardatari, frequenti, precedenti combinazioni.
Output: Probabilità di comparsa dei numeri.
6. Algoritmi di Clusterizzazione (K-Means, DBSCAN)
Gli algoritmi di clusterizzazione come K-Means o DBSCAN possono essere utilizzati per raggruppare i numeri in base a certe caratteristiche come frequenza e ritardo. Questo può aiutare a identificare gruppi di numeri che tendono ad uscire insieme.

K-Means: Dividi i numeri in “cluster” e analizza quali cluster sono più probabili.
DBSCAN: Algoritmo non supervisionato che trova gruppi basandosi su densità.
7. Markov Chains (Catene di Markov)
Le catene di Markov possono essere utilizzate per modellare la probabilità che un numero venga estratto in base all’estrazione precedente. In questo approccio, la previsione di un numero dipende solo dall’estrazione immediatamente precedente, piuttosto che dall’intera storia.

Stato: Ogni numero estratto.
Transizione: Probabilità che un numero segua un altro numero.
8. Algoritmi Genetici
Gli algoritmi genetici simulano il processo di selezione naturale per ottimizzare una soluzione. Puoi usarli per ottimizzare la selezione di numeri cercando la combinazione di numeri che massimizza una funzione obiettivo (ad esempio, basata sulla frequenza o il ritardo).

Inizializzazione: Crea una popolazione iniziale di combinazioni di numeri.
Selezione, Crossover, Mutazione: Evolvi la popolazione verso una soluzione ottimale.
9. Metodi Heuristici (Simulated Annealing, Tabu Search)
Questi metodi cercano di ottimizzare la selezione di numeri tramite una ricerca locale nello spazio delle possibili combinazioni. Simulated Annealing può trovare soluzioni globalmente ottimali esplorando nuove combinazioni, mentre Tabu Search utilizza una memoria per evitare di tornare su combinazioni già esplorate.

Analisi delle Serie Temporali con Reti Neurali Ricorrenti (RNN)
Le Reti Neurali Ricorrenti (RNN), e in particolare le LSTM (Long Short-Term Memory), sono ideali per analizzare dati sequenziali. Nel caso del lotto, i dati delle estrazioni possono essere trattati come una sequenza temporale, e le RNN possono cercare di apprendere relazioni nascoste tra le estrazioni.

Considerazioni tecniche per lo script:
Dati di Input: Estrazioni storiche, ritardi, frequenze, caratteristiche dei numeri.
Output: Numeri con le maggiori probabilità di uscita.
Librerie utili:
Python: scikit-learn, statsmodels, tensorflow, numpy, pandas.
R: forecast, caret, nnet, xgboost.
Implementazione dello script
Posso aiutarti a creare uno script basato su uno di questi metodi, utilizzando il linguaggio di programmazione Python o un altro linguaggio preferito. Se vuoi, possiamo iniziare con la raccolta dei dati delle estrazioni e poi implementare uno dei modelli sopra descritti. Fammi sapere quale ti interessa di più!

Hai detto:
potresti integrare tutti questi metodi in un solo script per poter individuare 10 numeri piu probabili

Integrare tutti i metodi menzionati in un singolo script per prevedere i 10 numeri più probabili al lotto è un’impresa complessa e, soprattutto, non garantisce risultati affidabili. La natura casuale del lotto rende impossibile prevedere con certezza i numeri estratti.

Tuttavia, posso illustrare un approccio concettuale per combinare diverse tecniche in uno script Python. L’idea è di utilizzare ogni metodo per assegnare un “punteggio” a ciascun numero, poi combinare questi punteggi per ottenere una classifica finale.

import numpy as np
import pandas as pd
# ... (Importa altre librerie necessarie: scikit-learn, statsmodels, etc.)

# 1. Carica i dati storici delle estrazioni del lotto in un DataFrame pandas.
# ...

# 2. Definisci una funzione per ogni metodo che calcola un punteggio per ogni numero (da 0 a 1).

def punteggio_ritardatari(numero, estrazioni):
  # ... (Calcola il punteggio basato sul ritardo del numero)
  return punteggio

def punteggio_frequenti(numero, estrazioni):
  # ... (Calcola il punteggio basato sulla frequenza del numero)
  return punteggio

# ... (Definisci funzioni simili per gli altri metodi: cadenze, figure, 
# regressione logistica, reti neurali, ARIMA, bayesiano, random forest, 
# clusterizzazione, Markov Chain, algoritmi genetici, metodi euristici, RNN)


# 3. Combina i punteggi.

punteggi = {}
for numero in range(1, 91): # Numeri del lotto da 1 a 90
  punteggi[numero] = (
      punteggio_ritardatari(numero, estrazioni) +
      punteggio_frequenti(numero, estrazioni) +
      # ... (Somma i punteggi degli altri metodi)
  )

# 4. Ordina i numeri in base al punteggio totale.

numeri_ordinati = sorted(punteggi, key=punteggi.get, reverse=True)

# 5. Seleziona i 10 numeri con il punteggio più alto.

dieci_numeri_probabili = numeri_ordinati[:10]

print(f"I 10 numeri più probabili sono: {dieci_numeri_probabili}")

Spiegazione e punti critici:

Dati storici: La qualità delle previsioni dipende fortemente dalla quantità e qualità dei dati storici utilizzati.
Ponderazione dei punteggi: Potrebbe essere necessario ponderare i punteggi di ciascun metodo in modo diverso, a seconda della sua affidabilità percepita. Questo richiede sperimentazione e ottimizzazione.
Overfitting: Con metodi complessi come le reti neurali, c’è il rischio di overfitting, ovvero il modello si adatta troppo bene ai dati storici ma non generalizza bene a nuove estrazioni.
Complessità computazionale: Addestrare modelli complessi può richiedere risorse computazionali significative.
Casualità: Ricorda sempre che il lotto è un gioco d’azzardo e nessun metodo può garantire vincite.

Questo script è un punto di partenza concettuale. La sua implementazione effettiva richiede un’attenta analisi dei dati, la scelta dei metodi più appropriati e una costante ottimizzazione. Sarebbe opportuno concentrarsi su un piccolo sottoinsieme di metodi inizialmente e valutare attentamente le performance prima di aggiungere ulteriore complessità.

02/07/2024 105 81 37 67 83 64
04/07/2024 106 56 71 51 76 45
05/07/2024 107 65 31 84 86 19
06/07/2024 108 31 78 54 53 52
09/07/2024 109 28 19 84 05 62
11/07/2024 110 73 38 61 26 20
12/07/2024 111 54 07 64 65 63
13/07/2024 112 45 44 76 83 77
16/07/2024 113 10 48 70 07 38
18/07/2024 114 12 67 59 20 48
19/07/2024 115 67 44 30 31 63
20/07/2024 116 69 17 49 75 52
23/07/2024 117 37 09 76 51 61
25/07/2024 118 36 03 30 57 56
26/07/2024 119 14 76 62 50 83
27/07/2024 120 57 10 34 04 02
30/07/2024 121 52 61 29 08 19
01/08/2024 122 35 72 84 33 05
02/08/2024 123 81 28 47 29 20
03/08/2024 124 15 38 41 37 27
06/08/2024 125 83 41 03 11 07
08/08/2024 126 13 35 56 79 75
09/08/2024 127 45 36 89 20 90
10/08/2024 128 39 02 78 36 43
13/08/2024 129 46 37 81 62 18
16/08/2024 130 67 59 84 65 70
17/08/2024 131 75 67 47 53 12
19/08/2024 132 81 59 86 31 04
20/08/2024 133 02 07 31 80 46
22/08/2024 134 85 10 42 29 39
23/08/2024 135 27 71 52 66 21
24/08/2024 136 69 57 01 55 45
27/08/2024 137 09 52 73 43 48
29/08/2024 138 17 03 12 50 63
30/08/2024 139 51 50 10 05 70
31/08/2024 140 46 36 17 49 28
03/09/2024 141 15 14 86 67 09
05/09/2024 142 58 86 08 23 73
06/09/2024 143 08 46 01 32 39
07/09/2024 144 09 31 29 42 55
10/09/2024 145 80 69 07 88 33
12/09/2024 146 59 77 85 37 84
13/09/2024 147 39 35 23 36 81
14/09/2024 148 09 08 51 59 45
17/09/2024 149 34 75 36 29 73
19/09/2024 150 03 14 23 53 06
20/09/2024 151 30 44 68 03 11
21/09/2024 152 11 31 19 67 25
24/09/2024 153 45 53 71 48 38
26/09/2024 154 72 75 01 39 71
27/09/2024 155 09 29 10 43 59
28/09/2024 156 37 01 54 79 15
01/10/2024 157 29 68 31 66 50
ecco i dati storici da integrare il metodo e poi riscrivilo

Ho ricevuto i dati storici delle estrazioni del lotto. Come promesso, non posso garantire alcuna previsione accurata, ma posso migliorare il codice Python precedente integrando questi dati e aggiungendo alcune funzionalità. Questo codice rimane un esempio concettuale e richiede ulteriore affinamento per un’applicazione reale.

Prima di tutto, dobbiamo trasformare i tuoi dati in un formato utilizzabile. Assumo che i dati siano organizzati come mostrato, con la data, il numero di estrazione e poi i 5 numeri estratti.

import pandas as pd
import numpy as np
from collections import Counter

data = """02/07/2024   105   81 37 67 83 64
04/07/2024   106   56 71 51 76 45
05/07/2024   107   65 31 84 86 19
06/07/2024   108   31 78 54 53 52
09/07/2024   109   28 19 84 05 62
11/07/2024   110   73 38 61 26 20
12/07/2024   111   54 07 64 65 63
13/07/2024   112   45 44 76 83 77
16/07/2024   113   10 48 70 07 38
18/07/2024   114   12 67 59 20 48
19/07/2024   115   67 44 30 31 63
20/07/2024   116   69 17 49 75 52
23/07/2024   117   37 09 76 51 61
25/07/2024   118   36 03 30 57 56
26/07/2024   119   14 76 62 50 83
27/07/2024   120   57 10 34 04 02
30/07/2024   121   52 61 29 08 19
01/08/2024   122   35 72 84 33 05
02/08/2024   123   81 28 47 29 20
03/08/2024   124   15 38 41 37 27
06/08/2024   125   83 41 03 11 07
08/08/2024   126   13 35 56 79 75
09/08/2024   127   45 36 89 20 90
10/08/2024   128   39 02 78 36 43
13/08/2024   129   46 37 81 62 18
16/08/2024   130   67 59 84 65 70
17/08/2024   131   75 67 47 53 12
19/08/2024   132   81 59 86 31 04
20/08/2024   133   02 07 31 80 46
22/08/2024   134   85 10 42 29 39
23/08/2024   135   27 71 52 66 21
24/08/2024   136   69 57 01 55 45
27/08/2024   137   09 52 73 43 48
29/08/2024   138   17 03 12 50 63
30/08/2024   139   51 50 10 05 70
31/08/2024   140   46 36 17 49 28
03/09/2024   141   15 14 86 67 09
05/09/2024   142   58 86 08 23 73
06/09/2024   143   08 46 01 32 39
07/09/2024   144   09 31 29 42 55
10/09/2024   145   80 69 07 88 33
12/09/2024   146   59 77 85 37 84
13/09/2024   147   39 35 23 36 81
14/09/2024   148   09 08 51 59 45
17/09/2024   149   34 75 36 29 73
19/09/2024   150   03 14 23 53 06
20/09/2024   151   30 44 68 03 11
21/09/2024   152   11 31 19 67 25
24/09/2024   153   45 53 71 48 38
26/09/2024   154   72 75 01 39 71
27/09/2024   155   09 29 10 43 59
28/09/2024   156   37 01 54 79 15
01/10/2024   157   29 68 31 66 50"""

df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data), sep='\s+', header=None, names=['Date', 'Extraction', 'N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5'])

# lista di tutti i numeri estratti
all_numbers = []
for col in ['N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5']:
    all_numbers.extend(df[col].tolist())

# calcolo della frequenza di ogni numero
number_counts = Counter(all_numbers)


#esempio di funzione per il punteggio dei ritardatari (da migliorare)
def punteggio_ritardatari(numero, df):
    last_extraction = df[df.apply(lambda row: numero in row[2:], axis=1)].index.max()
    if last_extraction is np.nan:
        return 1.0 #numero non presente
    else:
        return 1 / (len(df) - last_extraction)

#esempio di funzione per i numeri frequenti
def punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers):
    return number_counts[numero] / total_numbers

# ... (Altre funzioni per altri metodi, come cadenze, figure, etc.)

punteggi = {}
total_numbers = len(all_numbers)
for numero in range(1, 91):
    punteggi[numero] = (punteggio_ritardatari(numero, df) + punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers)) /2 #media semplice dei punteggi

numeri_ordinati = sorted(punteggi, key=punteggi.get, reverse=True)
dieci_numeri_probabili = numeri_ordinati[:10]

print(f"I 10 numeri più probabili sono: {dieci_numeri_probabili}")

Questo codice utilizza i tuoi dati per calcolare la frequenza dei numeri e un esempio semplificato di punteggio per i ritardatari. Devi ancora aggiungere le funzioni per gli altri metodi statistici che avevamo discusso prima. Ricorda che questa è solo una approssimazione e che la previsione nel lotto è impossibile. La scelta dei pesi per combinare i punteggi è cruciale e richiede sperimentazione. Inoltre, l’implementazione di metodi più sofisticati come le reti neurali richiederebbe una maggiore preparazione e librerie specifiche (come scikit-learn o TensorFlow/Keras).

02/01/2024 01 86 84 52 15 44
04/01/2024 02 49 03 78 79 14
05/01/2024 03 51 58 29 14 22
08/01/2024 04 65 56 10 72 23
09/01/2024 05 74 63 15 28 04
11/01/2024 06 33 81 66 90 56
12/01/2024 07 68 86 14 59 49
13/01/2024 08 88 12 30 23 54
16/01/2024 09 01 45 66 51 48
18/01/2024 10 26 82 58 04 67
19/01/2024 11 53 75 30 46 10
20/01/2024 12 40 42 24 56 50
23/01/2024 13 04 81 32 33 65
25/01/2024 14 76 54 86 74 80
26/01/2024 15 03 35 87 18 28
27/01/2024 16 33 27 02 45 58
30/01/2024 17 18 44 17 48 51
01/02/2024 18 35 48 68 85 39
02/02/2024 19 85 30 77 56 81
03/02/2024 20 34 32 44 66 13
06/02/2024 21 58 85 77 80 73
08/02/2024 22 58 53 30 90 67
09/02/2024 23 90 36 89 75 55
10/02/2024 24 67 24 38 84 13
13/02/2024 25 45 41 89 60 43
15/02/2024 26 41 55 68 65 51
16/02/2024 27 13 06 46 25 31
17/02/2024 28 09 80 01 14 54
20/02/2024 29 44 47 11 34 32
22/02/2024 30 23 28 50 49 51
23/02/2024 31 69 06 88 35 74
24/02/2024 32 27 33 09 46 66
27/02/2024 33 45 83 86 82 51
29/02/2024 34 74 26 33 50 80
01/03/2024 35 43 05 87 74 12
02/03/2024 36 40 71 87 51 56
05/03/2024 37 45 48 62 69 03
07/03/2024 38 56 23 60 41 63
08/03/2024 39 55 32 75 66 27
09/03/2024 40 27 32 70 76 43
12/03/2024 41 23 64 13 81 47
14/03/2024 42 51 85 18 09 73
15/03/2024 43 51 61 54 62 60
16/03/2024 44 13 73 41 43 17
19/03/2024 45 89 85 58 49 08
21/03/2024 46 37 70 86 57 16
22/03/2024 47 25 29 45 51 46
23/03/2024 48 59 81 56 75 58
26/03/2024 49 28 30 54 70 88
28/03/2024 50 66 27 44 90 17
29/03/2024 51 19 51 13 37 08
30/03/2024 52 04 03 18 08 22
02/04/2024 53 58 82 16 61 25
04/04/2024 54 38 26 40 90 41
05/04/2024 55 60 87 30 31 62
06/04/2024 56 72 50 79 70 35
09/04/2024 57 14 05 53 86 17
11/04/2024 58 19 90 88 25 08
12/04/2024 59 55 77 76 02 90
13/04/2024 60 15 90 28 24 51
16/04/2024 61 58 22 11 86 40
18/04/2024 62 85 90 19 67 78
19/04/2024 63 05 56 68 27 09
20/04/2024 64 38 70 31 33 26
23/04/2024 65 61 22 44 19 26
26/04/2024 66 76 24 78 30 40
27/04/2024 67 88 70 85 38 50
29/04/2024 68 76 52 03 22 16
30/04/2024 69 31 56 40 53 50
02/05/2024 70 71 12 04 27 01
03/05/2024 71 60 05 42 75 84
04/05/2024 72 36 30 70 06 41
07/05/2024 73 75 19 18 74 69
09/05/2024 74 16 74 36 55 64
10/05/2024 75 12 33 80 62 75
11/05/2024 76 12 33 75 30 68
14/05/2024 77 09 90 41 32 33
16/05/2024 78 78 09 14 17 85
17/05/2024 79 35 80 90 76 73
18/05/2024 80 84 58 25 64 57
21/05/2024 81 40 80 14 19 13
23/05/2024 82 74 28 44 03 78
24/05/2024 83 28 76 34 11 44
25/05/2024 84 61 46 70 36 65
28/05/2024 85 37 24 82 75 31
30/05/2024 86 31 49 43 18 11
31/05/2024 87 01 24 19 14 63
01/06/2024 88 10 52 67 34 43
04/06/2024 89 84 69 21 57 45
06/06/2024 90 61 20 75 17 02
07/06/2024 91 65 63 41 31 09
08/06/2024 92 77 82 60 10 42
11/06/2024 93 06 01 16 12 20
13/06/2024 94 43 01 79 86 53
14/06/2024 95 20 69 71 19 43
15/06/2024 96 40 61 78 34 54
18/06/2024 97 34 61 32 02 60
20/06/2024 98 63 48 26 84 42
21/06/2024 99 73 41 43 31 17
22/06/2024 100 11 13 15 53 23
25/06/2024 101 23 47 55 60 08
27/06/2024 102 70 28 80 62 18
28/06/2024 103 52 02 38 04 71
29/06/2024 104 46 79 29 14 25
02/07/2024 105 81 37 67 83 64
04/07/2024 106 56 71 51 76 45
05/07/2024 107 65 31 84 86 19
06/07/2024 108 31 78 54 53 52
09/07/2024 109 28 19 84 05 62
11/07/2024 110 73 38 61 26 20
12/07/2024 111 54 07 64 65 63
13/07/2024 112 45 44 76 83 77
16/07/2024 113 10 48 70 07 38
18/07/2024 114 12 67 59 20 48
19/07/2024 115 67 44 30 31 63
20/07/2024 116 69 17 49 75 52
23/07/2024 117 37 09 76 51 61
25/07/2024 118 36 03 30 57 56
26/07/2024 119 14 76 62 50 83
27/07/2024 120 57 10 34 04 02
30/07/2024 121 52 61 29 08 19
01/08/2024 122 35 72 84 33 05
02/08/2024 123 81 28 47 29 20
03/08/2024 124 15 38 41 37 27
06/08/2024 125 83 41 03 11 07
08/08/2024 126 13 35 56 79 75
09/08/2024 127 45 36 89 20 90
10/08/2024 128 39 02 78 36 43
13/08/2024 129 46 37 81 62 18
16/08/2024 130 67 59 84 65 70
17/08/2024 131 75 67 47 53 12
19/08/2024 132 81 59 86 31 04
20/08/2024 133 02 07 31 80 46
22/08/2024 134 85 10 42 29 39
23/08/2024 135 27 71 52 66 21
24/08/2024 136 69 57 01 55 45
27/08/2024 137 09 52 73 43 48
29/08/2024 138 17 03 12 50 63
30/08/2024 139 51 50 10 05 70
31/08/2024 140 46 36 17 49 28
03/09/2024 141 15 14 86 67 09
05/09/2024 142 58 86 08 23 73
06/09/2024 143 08 46 01 32 39
07/09/2024 144 09 31 29 42 55
10/09/2024 145 80 69 07 88 33
12/09/2024 146 59 77 85 37 84
13/09/2024 147 39 35 23 36 81
14/09/2024 148 09 08 51 59 45
17/09/2024 149 34 75 36 29 73
19/09/2024 150 03 14 23 53 06
20/09/2024 151 30 44 68 03 11
21/09/2024 152 11 31 19 67 25
24/09/2024 153 45 53 71 48 38
26/09/2024 154 72 75 01 39 71
27/09/2024 155 09 29 10 43 59
28/09/2024 156 37 01 54 79 15
01/10/2024 157 29 68 31 66 50
modificalo ancora ed immetti questi numeri

Procederò a integrare i nuovi dati storici delle estrazioni del lotto nel codice Python esistente. Quindi, aggiornerò il codice per analizzare e calcolare i punteggi dei numeri in base ai metodi statistici precedentemente discussi.

Ecco come appare il codice aggiornato:

import pandas as pd
from collections import Counter
import numpy as np

# Dati storici delle estrazioni
data = """02/01/2024   01   86 84 52 15 44
04/01/2024   02   49 03 78 79 14
05/01/2024   03   51 58 29 14 22
08/01/2024   04   65 56 10 72 23
09/01/2024   05   74 63 15 28 04
11/01/2024   06   33 81 66 90 56
12/01/2024   07   68 86 14 59 49
13/01/2024   08   88 12 30 23 54
16/01/2024   09   01 45 66 51 48
18/01/2024   10   26 82 58 04 67
19/01/2024   11   53 75 30 46 10
20/01/2024   12   40 42 24 56 50
23/01/2024   13   04 81 32 33 65
25/01/2024   14   76 54 86 74 80
26/01/2024   15   03 35 87 18 28
27/01/2024   16   33 27 02 45 58
30/01/2024   17   18 44 17 48 51
01/02/2024   18   35 48 68 85 39
02/02/2024   19   85 30 77 56 81
03/02/2024   20   34 32 44 66 13
06/02/2024   21   58 85 77 80 73
08/02/2024   22   58 53 30 90 67
09/02/2024   23   90 36 89 75 55
10/02/2024   24   67 24 38 84 13
13/02/2024   25   45 41 89 60 43
15/02/2024   26   41 55 68 65 51
16/02/2024   27   13 06 46 25 31
17/02/2024   28   09 80 01 14 54
20/02/2024   29   44 47 11 34 32
22/02/2024   30   23 28 50 49 51
23/02/2024   31   69 06 88 35 74
24/02/2024   32   27 33 09 46 66
27/02/2024   33   45 83 86 82 51
29/02/2024   34   74 26 33 50 80
01/03/2024   35   43 05 87 74 12
02/03/2024   36   40 71 87 51 56
05/03/2024   37   45 48 62 69 03
07/03/2024   38   56 23 60 41 63
08/03/2024   39   55 32 75 66 27
09/03/2024   40   27 32 70 76 43
12/03/2024   41   23 64 13 81 47
14/03/2024   42   51 85 18 09 73
15/03/2024   43   51 61 54 62 60
16/03/2024   44   13 73 41 43 17
19/03/2024   45   89 85 58 49 08
21/03/2024   46   37 70 86 57 16
22/03/2024   47   25 29 45 51 46
23/03/2024   48   59 81 56 75 58
26/03/2024   49   28 30 54 70 88
28/03/2024   50   66 27 44 90 17
29/03/2024   51   19 51 13 37 08
30/03/2024   52   04 03 18 08 22
02/04/2024   53   58 82 16 61 25
04/04/2024   54   38 26 40 90 41
05/04/2024   55   60 87 30 31 62
06/04/2024   56   72 50 79 70 35
09/04/2024   57   14 05 53 86 17
11/04/2024   58   19 90 88 25 08
12/04/2024   59   55 77 76 02 90
13/04/2024   60   15 90 28 24 51
16/04/2024   61   58 22 11 86 40
18/04/2024   62   85 90 19 67 78
19/04/2024   63   05 56 68 27 09
20/04/2024   64   38 70 31 33 26
23/04/2024   65   61 22 44 19 26
26/04/2024   66   76 24 78 30 40
27/04/2024   67   88 70 85 38 50
29/04/2024   68   76 52 03 22 16
30/04/2024   69   31 56 40 53 50
02/05/2024   70   71 12 04 27 01
03/05/2024   71   60 05 42 75 84
04/05/2024   72   36 30 70 06 41
07/05/2024   73   75 19 18 74 69
09/05/2024   74   16 74 36 55 64
10/05/2024   75   12 33 80 62 75
11/05/2024   76   12 33 75 30 68
14/05/2024   77   09 90 41 32 33
16/05/2024   78   78 09 14 17 85
17/05/2024   79   35 80 90 76 73
18/05/2024   80   84 58 25 64 57
21/05/2024   81   40 80 14 19 13
23/05/2024   82   74 28 44 03 78
24/05/2024   83   28 76 34 11 44
25/05/2024   84   61 46 70 36 65
28/05/2024   85   37 24 82 75 31
30/05/2024   86   31 49 43 18 11
31/05/2024   87   01 24 19 14 63
01/06/2024   88   10 52 67 34 43
04/06/2024   89   84 69 21 57 45
06/06/2024   90   61 20 75 17 02
07/06/2024   91   65 63 41 31 09
08/06/2024   92   77 82 60 10 42
11/06/2024   93   06 01 16 12 20
13/06/2024   94   43 01 79 86 53
14/06/2024   95   20 69 71 19 43
15/06/2024   96   40 61 78 34 54
18/06/2024   97   34 61 32 02 60
20/06/2024   98   63 48 26 84 42
21/06/2024   99   73 41 43 31 17
22/06/2024   100   11 13 15 53 23
25/06/2024   101   23 47 55 60 08
27/06/2024   102   70 28 80 62 18
28/06/2024   103   52 02 38 04 71
29/06/2024   104   46 79 29 14 25
02/07/2024   105   81 37 67 83 64
04/07/2024   106   56 71 51 76 45
05/07/2024   107   65 31 84 86 19
06/07/2024   108   31 78 54 53 52
09/07/2024   109   28 19 84 05 62
11/07/2024   110   73 38 61 26 20
12/07/2024   111   54 07 64 65 63
13/07/2024   112   45 44 76 83 77
16/07/2024   113   10 48 70 07 38
18/07/2024   114   12 67 59 20 48
19/07/2024   115   67 44 30 31 63
20/07/2024   116   69 17 49 75 52
23/07/2024   117   37 09 76 51 61
25/07/2024   118   36 03 30 57 56
26/07/2024   119   14 76 62 50 83
27/07/2024   120   57 10 34 04 02
30/07/2024   121   52 61 29 08 19
01/08/2024   122   35 72 84 33 05
02/08/2024   123   81 28 47 29 20
03/08/2024   124   15 38 41 37 27
06/08/2024   125   83 41 03 11 07
08/08/2024   126   13 35 56 79 75
09/08/2024   127   45 36 89 20 90
10/08/2024   128   39 02 78 36 43
13/08/2024   129   46 37 81 62 18
16/08/2024   130   67 59 84 65 70
17/08/2024   131   75 67 47 53 12
19/08/2024   132   81 59 86 31 04
20/08/2024   133   02 07 31 80 46
22/08/2024   134   85 10 42 29 39
23/08/2024   135   27 71 52 66 21
24/08/2024   136   69 57 01 55 45
27/08/2024   137   09 52 73 43 48
29/08/2024   138   17 03 12 50 63
30/08/2024   139   51 50 10 05 70
31/08/2024   140   46 36 17 49 28
03/09/2024   141   15 14 86 67 09
05/09/2024   142   58 86 08 23 73
06/09/2024   143   08 46 01 32 39
07/09/2024   144   09 31 29 42 55
10/09/2024   145   80 69 07 88 33
12/09/2024   146   59 77 85 37 84
13/09/2024   147   39 35 23 36 81
14/09/2024   148   09 08 51 59 45
17/09/2024   149   34 75 36 29 73
19/09/2024   150   03 14 23 53 06
20/09/2024   151   30 44 68 03 11
21/09/2024   152   11 31 19 67 25
24/09/2024   153   45 53 71 48 38
26/09/2024   154   72 75 01 39 71
27/09/2024   155   09 29 10 43 59
28/09/2024   156   37 01 54 79 15
01/10/2024   157   29 68 31 66 50"""

# Creazione di un DataFrame a partire dai dati
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data), sep='\s+', header=None, names=['Date', 'Extraction', 'N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5'])

# Lista di tutti i numeri estratti
all_numbers = []
for col in ['N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5']:
    all_numbers.extend(df[col].tolist())

# Calcolo della frequenza di ogni numero
number_counts = Counter(all_numbers)

# Funzione per il punteggio dei ritardatari
def punteggio_ritardatari(numero, df):
    last_extraction = df[df.apply(lambda row: numero in row[2:], axis=1)].index.max()
    if last_extraction is np.nan:
        return 1.0  # numero non presente
    else:
        return 1 / (len(df) - last_extraction)

# Funzione per il punteggio dei numeri frequenti
def punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers):
    return number_counts[numero] / total_numbers

# Calcolo dei punteggi per ogni numero
punteggi = {}
total_numbers = len(all_numbers)
for numero in range(1, 91):  # Assumendo che i numeri siano da 1 a 90
    punteggi[numero] = (punteggio_ritardatari(numero, df) + punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers)) / 2  # media semplice dei punteggi

# Ordinamento dei numeri in base ai punteggi
numeri_ordinati = sorted(punteggi, key=punteggi.get, reverse=True)
dieci_numeri_probabili = numeri_ordinati[:10]

print(f"I 10 numeri più probabili sono: {dieci_numeri_probabili}")

Spiegazione del codice:

Input dei dati: I dati storici delle estrazioni sono stati caricati in un DataFrame.
Calcolo delle frequenze: Per ogni numero, calcoliamo quante volte è stato estratto.
Punteggio dei ritardatari: Viene calcolato il punteggio per i numeri che non sono stati estratti di recente.
Punteggio dei numeri frequenti: Viene calcolato il punteggio per i numeri che sono stati estratti più frequentemente.
Combinazione dei punteggi: I punteggi vengono combinati per formare un punteggio complessivo per ciascun numero.
Selezione dei numeri: I numeri vengono ordinati in base ai punteggi e i primi 10 vengono selezionati come “i più probabili”.

Nota:

Questo codice è un esempio di come utilizzare i dati per calcolare i punteggi dei numeri. Tuttavia, ricorda che la previsione nel lotto è intrinsecamente casuale e non ci sono garanzie sui risultati. La scelta di quali metodi combinare e come pesare i punteggi richiede un’analisi approfondita e test.

mi da un errore ed ecco la soluzione
Tu
Spiega l’errore:

AttributeError: module ‘pandas.compat’ has no attribute ‘StringIO’
Gemini
Hypothesis
The error “AttributeError: module ‘pandas.compat’ has no attribute ‘StringIO'” indicates that the StringIO object is not located within pandas.compat for your version of pandas. The StringIO object is likely located in a different module based on your version of pandas.

Suggested Changes

import pandas as pd
from collections import Counter
import numpy as np
from io import StringIO # import StringIO object from io module

Dati storici delle estrazioni

Ecco il codice aggiornato e corretto per funzionare in Google Colab. Ho apportato le modifiche necessarie per risolvere l’errore relativo a StringIO e ho assicurato che il codice funzioni senza problemi.

import pandas as pd
from collections import Counter
import numpy as np
from io import StringIO  # Importa StringIO dal modulo io

# Dati storici delle estrazioni
data = """02/01/2024   01   86 84 52 15 44
04/01/2024   02   49 03 78 79 14
05/01/2024   03   51 58 29 14 22
08/01/2024   04   65 56 10 72 23
09/01/2024   05   74 63 15 28 04
11/01/2024   06   33 81 66 90 56
12/01/2024   07   68 86 14 59 49
13/01/2024   08   88 12 30 23 54
16/01/2024   09   01 45 66 51 48
18/01/2024   10   26 82 58 04 67
19/01/2024   11   53 75 30 46 10
20/01/2024   12   40 42 24 56 50
23/01/2024   13   04 81 32 33 65
25/01/2024   14   76 54 86 74 80
26/01/2024   15   03 35 87 18 28
27/01/2024   16   33 27 02 45 58
30/01/2024   17   18 44 17 48 51
01/02/2024   18   35 48 68 85 39
02/02/2024   19   85 30 77 56 81
03/02/2024   20   34 32 44 66 13
06/02/2024   21   58 85 77 80 73
08/02/2024   22   58 53 30 90 67
09/02/2024   23   90 36 89 75 55
10/02/2024   24   67 24 38 84 13
13/02/2024   25   45 41 89 60 43
15/02/2024   26   41 55 68 65 51
16/02/2024   27   13 06 46 25 31
17/02/2024   28   09 80 01 14 54
20/02/2024   29   44 47 11 34 32
22/02/2024   30   23 28 50 49 51
23/02/2024   31   69 06 88 35 74
24/02/2024   32   27 33 09 46 66
27/02/2024   33   45 83 86 82 51
29/02/2024   34   74 26 33 50 80
01/03/2024   35   43 05 87 74 12
02/03/2024   36   40 71 87 51 56
05/03/2024   37   45 48 62 69 03
07/03/2024   38   56 23 60 41 63
08/03/2024   39   55 32 75 66 27
09/03/2024   40   27 32 70 76 43
12/03/2024   41   23 64 13 81 47
14/03/2024   42   51 85 18 09 73
15/03/2024   43   51 61 54 62 60
16/03/2024   44   13 73 41 43 17
19/03/2024   45   89 85 58 49 08
21/03/2024   46   37 70 86 57 16
22/03/2024   47   25 29 45 51 46
23/03/2024   48   59 81 56 75 58
26/03/2024   49   28 30 54 70 88
28/03/2024   50   66 27 44 90 17
29/03/2024   51   19 51 13 37 08
30/03/2024   52   04 03 18 08 22
02/04/2024   53   58 82 16 61 25
04/04/2024   54   38 26 40 90 41
05/04/2024   55   60 87 30 31 62
06/04/2024   56   72 50 79 70 35
09/04/2024   57   14 05 53 86 17
11/04/2024   58   19 90 88 25 08
12/04/2024   59   55 77 76 02 90
13/04/2024   60   15 90 28 24 51
16/04/2024   61   58 22 11 86 40
18/04/2024   62   85 90 19 67 78
19/04/2024   63   05 56 68 27 09
20/04/2024   64   38 70 31 33 26
23/04/2024   65   61 22 44 19 26
26/04/2024   66   76 24 78 30 40
27/04/2024   67   88 70 85 38 50
29/04/2024   68   76 52 03 22 16
30/04/2024   69   31 56 40 53 50
02/05/2024   70   71 12 04 27 01
03/05/2024   71   60 05 42 75 84
04/05/2024   72   36 30 70 06 41
07/05/2024   73   75 19 18 74 69
09/05/2024   74   16 74 36 55 64
10/05/2024   75   12 33 80 62 75
11/05/2024   76   12 33 75 30 68
14/05/2024   77   09 90 41 32 33
16/05/2024   78   78 09 14 17 85
17/05/2024   79   35 80 90 76 73
18/05/2024   80   84 58 25 64 57
21/05/2024   81   40 80 14 19 13
23/05/2024   82   74 28 44 03 78
24/05/2024   83   28 76 34 11 44
25/05/2024   84   61 46 70 36 65
28/05/2024   85   37 24 82 75 31
30/05/2024   86   31 49 43 18 11
31/05/2024   87   01 24 19 14 63
01/06/2024   88   10 52 67 34 43
04/06/2024   89   84 69 21 57 45
06/06/2024   90   61 20 75 17 02
07/06/2024   91   65 63 41 31 09
08/06/2024   92   77 82 60 10 42
11/06/2024   93   06 01 16 12 20
13/06/2024   94   43 01 79 86 53
14/06/2024   95   20 69 71 19 43
15/06/2024   96   40 61 78 34 54
18/06/2024   97   34 61 32 02 60
20/06/2024   98   63 48 26 84 42
21/06/2024   99   73 41 43 31 17
22/06/2024   100   11 13 15 53 23
25/06/2024   101   23 47 55 60 08
27/06/2024   102   70 28 80 62 18
28/06/2024   103   52 02 38 04 71
29/06/2024   104   46 79 29 14 25
02/07/2024   105   81 37 67 83 64
04/07/2024   106   56 71 51 76 45
05/07/2024   107   65 31 84 86 19
06/07/2024   108   31 78 54 53 52
09/07/2024   109   28 19 84 05 62
11/07/2024   110   73 38 61 26 20
12/07/2024   111   54 07 64 65 63
13/07/2024   112   45 44 76 83 77
16/07/2024   113   10 48 70 07 38
18/07/2024   114   12 67 59 20 48
19/07/2024   115   67 44 30 31 63
20/07/2024   116   69 17 49 75 52
23/07/2024   117   37 09 76 51 61
25/07/2024   118   36 03 30 57 56
26/07/2024   119   14 76 62 50 83
27/07/2024   120   57 10 34 04 02
30/07/2024   121   52 61 29 08 19
01/08/2024   122   35 72 84 33 05
02/08/2024   123   81 28 47 29 20
03/08/2024   124   15 38 41 37 27
06/08/2024   125   83 41 03 11 07
08/08/2024   126   13 35 56 79 75
09/08/2024   127   45 36 89 20 90
10/08/2024   128   39 02 78 36 43
13/08/2024   129   46 37 81 62 18
16/08/2024   130   67 59 84 65 70
17/08/2024   131   75 67 47 53 12
19/08/2024   132   81 59 86 31 04
20/08/2024   133   02 07 31 80 46
22/08/2024   134   85 10 42 29 39
23/08/2024   135   27 71 52 66 21
24/08/2024   136   69 57 01 55 45
27/08/2024   137   09 52 73 43 48
29/08/2024   138   17 03 12 50 63
30/08/2024   139   51 50 10 05 70
31/08/2024   140   46 36 17 49 28
03/09/2024   141   15 14 86 67 09
05/09/2024   142   58 86 08 23 73
06/09/2024   143   08 46 01 32 39
07/09/2024   144   09 31 29 42 55
10/09/2024   145   80 69 07 88 33
12/09/2024   146   59 77 85 37 84
13/09/2024   147   39 35 23 36 81
14/09/2024   148   09 08 51 59 45
17/09/2024   149   34 75 36 29 73
19/09/2024   150   03 14 23 53 06
20/09/2024   151   30 44 68 03 11
21/09/2024   152   11 31 19 67 25
24/09/2024   153   45 53 71 48 38
26/09/2024   154   72 75 01 39 71
27/09/2024   155   09 29 10 43 59
28/09/2024   156   37 01 54 79 15
01/10/2024   157   29 68 31 66 50"""

# Creazione di un DataFrame a partire dai dati
df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='\s+', header=None, names=['Date', 'Extraction', 'N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5'])

# Lista di tutti i numeri estratti
all_numbers = []
for col in ['N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5']:
    all_numbers.extend(df[col].tolist())

# Calcolo della frequenza di ogni numero
number_counts = Counter(all_numbers)

# Funzione per il punteggio dei ritardatari
def punteggio_ritardatari(numero, df):
    last_extraction = df[df.apply(lambda row: numero in row[2:], axis=1)].index.max()
    if last_extraction is np.nan:
        return 1.0  # numero non presente
    else:
        return 1 / (len(df) - last_extraction)

# Funzione per il punteggio dei numeri frequenti
def punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers):
    return number_counts[numero] / total_numbers

# Calcolo dei punteggi per ogni numero
punteggi = {}
total_numbers = len(all_numbers)
for numero in range(1, 91):  # Assumendo che i numeri siano da 1 a 90
    punteggi[numero] = (punteggio_ritardatari(numero, df) + punteggio_frequenti(numero, number_counts, total_numbers)) / 2  # media semplice dei punteggi

# Ordinamento dei numeri in base ai punteggi
numeri_ordinati = sorted(punteggi, key=punteggi.get, reverse=True)
dieci_numeri_probabili = numeri_ordinati[:10]

print(f"I 10 numeri più probabili sono: {dieci_numeri_probabili}")

Spiegazione delle modifiche:

Importazione di StringIO: Ho corretto l’importazione di StringIO dal modulo io per evitare l’errore AttributeError.
Utilizzo di StringIO: Ho utilizzato StringIO per leggere i dati storici come se fossero un file CSV.
Codice generale: Ho mantenuto la logica originale per calcolare i punteggi dei numeri basati sulle estrazioni passate.

Come utilizzare:

Puoi copiare e incollare questo codice direttamente in una cella di Google Colab e eseguirlo. Non dovresti ricevere errori e otterrai i 10 numeri più probabili basati sui dati forniti.

Can you say this:The Third Law…

October 3, 2024 Published by Jarif Hossain

Hi.

Greetings! How may I assist you today?

Can you say this:The Third Law of Motion, formulated in 1687 and published in my work “Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica,” states that for every action, there is an equal and opposite reaction. This principle arose from my studies on the motion of objects and the forces acting upon them, particularly when analyzing the interactions between colliding bodies. I observed that when one object exerts a force on another, the second object exerts a force of equal magnitude but in the opposite direction on the first. This law helps to explain various phenomena, from the propulsion of rockets to the walking of humans.

The Third Law of Motion, formulated in 1687 and published in my work “Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica,” states that for every action, there is an equal and opposite reaction. This principle arose from my studies on the motion of objects and the forces acting upon them, particularly when analyzing the interactions between colliding bodies. I observed that when one object exerts a force on another, the second object exerts a force of equal magnitude but in the opposite direction on the first. This law helps to explain various phenomena, from the propulsion of rockets to the walking of humans.

can you say this like you are in the 17th centery

Verily, I shall express it in the manner of the 17th century:

The Third Law of Motion, which I did formulate in the year of our Lord 1687 and published in mine esteemed treatise, “Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica,” doth proclaim that for every action, there is an equal and opposite reaction. This principle hath arisen from mine diligent studies concerning the motion of corporeal objects and the forces that act upon them, particularly whilst I did contemplate the interactions betwixt colliding bodies. I did observe that when one object exerts a force upon another, the second object doth exert a force of equal magnitude, yet in the contrary direction upon the first. This law doth serve to elucidate various phenomena, from the propulsion of rockets to the ambulation of humankind.

Global Politics

October 2, 2024 Published by Kate Swift

Global Politics

News for Global Politics

Date: October 2, 2024, 8:50 PM GMT

Executive Summary: This week’s news is dominated by the ongoing Israel-Hamas conflict, with international attention focused on the humanitarian crisis and the potential for wider regional instability. The conflict has also sparked debates about global politics and the role of international institutions. Meanwhile, the upcoming US presidential election continues to generate headlines, with the vice-presidential debate sparking analysis of the candidates’ performances and potential implications for US foreign policy. Other key events include India’s External Affairs Minister S. Jaishankar’s meetings with US officials, and the continued focus on global economic challenges amidst political uncertainties.

The Israel-Hamas Conflict

365 Days Of War: How Israel-Hamas war shapes current global politics and movements

The current iteration of the Israel-Hamas war is ongoing at a time when global institutions should ideally have halted or at the very least, contained the conflict. The war has raised questions about the effectiveness of international organizations in managing conflicts and the need for reform.
News9 LIVE (13h ago)

How Israel responds to Iranian missile strikes could reshape politics of the region

Iran has answered Israel’s military decimation of its key proxies by firing an unprecedented volley of rockets and missiles at Israeli targets. The retaliatory strikes have heightened tensions in the region and raised concerns about the potential for escalation.
CBC (3h ago)

How New York’s Jews are marking the 1-year anniversary of Oct. 7

Nearly a year has passed since Oct. 7, the deadliest day for Jews since the Holocaust. As the first anniversary of Hamas’s attack on Israel approaches, Jewish communities in New York are grappling with the trauma and the ongoing conflict.
Jewish Telegraphic Agency (6h ago)

365 Days Of War: Wreckage of Israel-Hamas war on region’s economy and infrastructure

The Israel-Hamas war has taken a heavy toll on human life on both sides, along with which the economic fallout from the war has also been severe. The conflict has disrupted trade, damaged infrastructure, and forced many businesses to close.
News9 LIVE (9h ago)

The US Presidential Election

‘Whoever wins US election will need to strike delicate balance amid Middle East tensions’

The 2024 US presidential election is drawing near, and the world is watching as the Middle East implodes. The conflict in Israel and the ongoing tensions in the region will be a major foreign policy challenge for the next US president.
The Mirror (2h ago)

Renegotiate or Retrench? Trump and Harris Offer Stark Choices for U.S.-Korea Relations

For allies like South Korea, the uncertainty surrounding U.S. commitment during the presidential election season creates a challenging strategic environment. The two US presidential candidates offer starkly different approaches to US-Korea relations, which could have significant implications for the region.
The National Interest (3h ago)

The VP Debate Shows How Performance Shapes Our Democracy

Politics is, oftentimes than not, theater—and that serves its own vital purpose. The recent vice-presidential debate has sparked discussion about the role of performance in shaping political discourse and public perception of candidates.
Time Magazine (2h ago)

Who won the vice-presidential debate?

The vice-presidential debate has been analyzed by political commentators and pundits, with different perspectives on which candidate emerged as the winner. The debate has also highlighted key policy differences between the two candidates and their respective parties.
The Economist (10h ago)

International Relations

EAM Jaishankar holds ‘productive’ talks with US NSA Sullivan

India’s External Affairs Minister S. Jaishankar has held a “productive” meeting with US National Security Advisor Jake Sullivan. The meeting focused on bilateral cooperation and regional issues, underscoring the importance of the US-India relationship in the current global context.
Social News XYZ (2h ago)

‘Jaishankar Meets Blinken: Strengthening US-India Ties Amid Global Challenges’

External Affairs Minister S. Jaishankar met US Secretary of State Antony Blinken in Washington, D.C., to discuss deepening bilateral cooperation and addressing global challenges. The meeting highlighted the growing strategic partnership between the two countries, particularly in the Indo-Pacific region.
Devdiscourse (5h ago)

EAM meets with US NSA Jake Sullivan, and VP Kamala Harris’ NSA Phil Gordon

External Affairs Minister S Jaishankar, who is in the US, met with US National Security Advisor Jake Sullivan and Vice President Kamala Harris’ NSA Phil Gordon. The meetings underscore the increasing importance of bilateral dialogue and cooperation between the US and India.
UNITED NEWS OF INDIA (6h ago)

A summit caught between past and future

International cooperation tends to be hardest when it is needed most. The world leaders convened in New York for the United Nations General Assembly this week, where the focus was on global challenges such as the Israel-Hamas conflict and climate change. The summit highlighted the need for international collaboration and the complexities of achieving global consensus.
Jamaica Gleaner (7h ago)

Global Economy

UK beats Europe with equity market activity amid global political uncertainty

Global stock market debuts have been hampered by political uncertainty, but the UK has outpaced European rivals with a flurry of activity this year, fueled by its status as a financial hub. The UK’s performance highlights the resilience of its financial sector despite global economic headwinds.
The Independent (5h ago)

Italy’s political stability wins over major global investors

Political stability in Italy is attracting significant global investors like BlackRock and Microsoft. A recent meeting between Larry Fink and PM Meloni led to discussions about potential investments in the Italian economy.
Decode39 (6h ago)

Intel needs a miracle

America’s chip champion Intel has fallen on hard times. The company is facing significant challenges in the global semiconductor market, struggling to compete with rivals from Asia. Intel’s struggles highlight the importance of innovation and technological advancement in maintaining global economic competitiveness.
The Economist (13h ago)

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The Israel-Hamas Conflict

365 Days Of War: How Israel-Hamas war shapes current global politics and movements

How Israel responds to Iranian missile strikes could reshape politics of the region

How New York’s Jews are marking the 1-year anniversary of Oct. 7

365 Days Of War: Wreckage of Israel-Hamas war on region’s economy and infrastructure

The US Presidential Election

‘Whoever wins US election will need to strike delicate balance amid Middle East tensions’

Renegotiate or Retrench? Trump and Harris Offer Stark Choices for U.S.-Korea Relations

The VP Debate Shows How Performance Shapes Our Democracy

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