用PYMC3建模双色球模型

建模双色球的开奖结果可以使用PyMC3建立一个包含双色球开奖规则的贝叶斯模型。具体步骤如下：

1. 定义参数

对于双色球，我们需要定义红球和蓝球的号码范围和数量。双色球的红球号码范围是1-33，共有33个号码；蓝球号码范围是1-16，共有16个号码。因此，我们可以使用PyMC3的`DiscreteUniform`分布来定义这些参数：

import pymc3 as pm

with pm.Model() as model:
    red_ball = pm.DiscreteUniform('red_ball', lower=1, upper=33, shape=6)
    blue_ball = pm.DiscreteUniform('blue_ball', lower=1, upper=16)

这里，我们将红球的号码定义为一个长度为6的数组，而蓝球的号码是一个单独的数值。

2. 定义规则

双色球的开奖规则是：从33个红球号码中选择6个，再从16个蓝球号码中选择1个。因此，我们需要定义一个函数来检查模型中的红球和蓝球是否符合这个规则：

def check_rule(red_ball, blue_ball):
    if len(set(red_ball)) != 6:
        return False
    if blue_ball > 0 and blue_ball <= 16:
        return True
    return False

这个函数将返回一个布尔值，表示模型是否符合双色球的规则。

3. 定义后验分布

我们需要定义一个后验分布，来表示所有符合规则的红球和蓝球的组合的概率分布。在这个例子中，我们可以使用`Potential`分布来实现这个目的：

with model:
    observed = pm.Potential('observed', pm.math.switch(check_rule(red_ball, blue_ball), 0, -np.inf))

这个`Potential`分布会对不符合规则的红球和蓝球组合施加一个负无穷的惩罚，从而排除这些不合法的组合。

4. 进行推断

最后，我们可以使用PyMC3的MCMC方法进行推断，得到符合规则的红球和蓝球的组合的概率分布：

with model:
    trace = pm.sample(50000)

在推断完成后，我们可以使用PyMC3的`plot_posterior`函数来绘制后验分布，并查看每个红球和蓝球的号码的概率分布情况。

需要注意的是，这只是一个简单的例子，实际上预测双色球的开奖结果是一项非常困难的任务，因为双色球的开奖是随机的，没有任何规律可言。