python (1)超市商品定价单可以保存为元组; (2)通过输入获得购物卡的余额; (3)通过输入商品编号,来购买商品; (4)每次输入商品编号,找到对应的元组元素的“商品价格”,购物卡的金额扣除相应的价格。 (5)通过购物卡的余额决定是否能继续购买商品,即再次输入商品编号。

时间: 2024-01-19 15:03:47 浏览: 63
好的,我可以为您介绍一下实现这个功能的Python代码。 首先,我们需要定义一个保存商品信息的元组,例如: ```python goods = ( ('apple', 5), ('banana', 3), ('orange', 4), ) ``` 然后,我们需要通过输入获取购物卡的余额,以及实现购买商品的功能。例如: ```python balance = int(input('请输入购物卡余额:')) while True: print('商品列表:') for i, good in enumerate(goods): print(f'{i + 1}. {good[0]}: {good[1]} 元/个') choice = input('请选择商品(输入编号):') if choice.isdigit() and 1 <= int(choice) <= len(goods): good = goods[int(choice) - 1] price = good[1] if price > balance: print('余额不足,请充值或选择其他商品') else: balance -= price print(f'已经将 {good[0]} 加入购物车') print(f'购物卡余额为 {balance} 元') elif choice == 'q': print(f'购物卡余额为 {balance} 元') break else: print('输入有误,请重新输入') ``` 这样,我们就实现了一个简单的超市购物系统,用户可以通过输入商品编号来购买商品,并且购物卡余额会随着购买而扣除。当余额不足或用户选择退出时,程序会输出购物卡的余额。
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【资源说明】 基于Python的利用历史购物数据分析超市商品摆放规则源码(含实验报告).zip 数据获取及预处理 首次使用数据为从CSDN上获取的购物篮数据集,总计1000条购买数据,进行模型的简单测试。其后将使用kaggle数据集网站中的Instacart Market Basket Analysis数据集,目前正对该数据集进行预处理,提取出product,aisle和department三类数据集,进行后期对单类商品关系规则及大类商品(如肉类,日用品等)的关系规则挖取。 数据分析与可视化 初次使用的数据集部分数据如下所示: ![product.PNG]( projects/P01/product.PNG) 对于初次使用的数据集,商品频繁集统计支持度如下图所示: ![itemset.png]( projects/P01/itemset.png) 模型选取 经过分析和讨论,决定采用经典算法Aprior算法实现,而Aprior算法的基本思想是首先是找出所有大于最小支持度的频繁项集,然后由频繁项集产生关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。Apriori算法是用来发现频繁项集的一种方法。Apriori算法的两个输入参数分别是最小支持度和数据集。该算法首先生成所有单个物品的项集列表,遍历之后去掉不满足最小支持度要求的项集;接下来对剩下的集合进行组合生成包含两个元素的项集,去掉不满足最小支持度的项集;重复该过程直到去掉所有不满足最小支持度的项集。 其步骤是:依据支持度找出所有频繁项集(频度),依据置信度产生关联规则(强度),根据最后产生的关联规则,并考虑到利润因素,辅助商家做出商品的营销决策。 挖掘实验的结果 本次数据挖掘采用参数为最小支持度等于0.2,最小置信度等于0.8,对于初次的数据集挖掘商品规则如下所示: ![re.png]( projects/P01/re.png) 关联规则统计置信度如下图所示: ![rule.png]( projects/P01/rule.png) 存在的问题 首次使用的CSDN中的数据集过小,挖取到的关联规则过于简单 下一步工作 改用Instacart Market Basket Analysis数据集进行最终实验,并根据数据集对参数进行进一步的调优, 并且在传统的关联规则分析的基础上加上商品分类参考因素,不仅获取商品种类相同时关联规则,还获取相异商品种类间的关联规则, 使得最后产生的营销决策能够使商家在更大程度上获益。 【备注】 1.项目代码均经过功能验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用体验! 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈!

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