freq_dict = {keyword: for keyword in keywords}无效
时间: 2023-03-30 14:04:50 浏览: 75
这个问题是一个技术问题,我可以回答。这个代码中的语法错误是缺少一个循环体,应该是这样的:freq_dict = {keyword: for keyword in keywords}。这个代码可以创建一个字典,其中关键字是keywords列表中的每个元素,值都是。
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import pandas as pd from itertools import combinations # 读取数据集 data = pd.read_csv('groceries.csv', header=None) transactions = data.values.tolist() # 设定支持度和置信度的阈值 min_support = 0.01 min_confidence = 0.5 # 生成频繁1项集 item_count = {} for transaction in transactions: for item in transaction: if item in item_count: item_count[item] += 1 else: item_count[item] = 1 num_transactions = len(transactions) freq_1_itemsets = [] for item, count in item_count.items(): support = count / num_transactions if support >= min_support: freq_1_itemsets.append([item]) # 生成频繁项集和关联规则 freq_itemsets = freq_1_itemsets[:] for k in range(2, len(freq_1_itemsets) + 1): candidates = [] for itemset in freq_itemsets: for item in freq_1_itemsets: if item[0] not in itemset: candidate = itemset + item if candidate not in candidates: candidates.append(candidate) freq_itemsets_k = [] for candidate in candidates: count = 0 for transaction in transactions: if set(candidate).issubset(set(transaction)): count += 1 support = count / num_transactions if support >= min_support: freq_itemsets_k.append(candidate) freq_itemsets += freq_itemsets_k # 生成关联规则 for itemset in freq_itemsets_k: for i in range(1, len(itemset)): for subset in combinations(itemset, i): antecedent = list(subset) consequent = list(set(itemset) - set(subset)) support_antecedent = item_count[antecedent[0]] / num_transactions for item in antecedent[1:]: support_antecedent = min(support_antecedent, item_count[item] / num_transactions) confidence = count / (support_antecedent * num_transactions) if confidence >= min_confidence: print(antecedent, '->', consequent, ':', confidence)完善这段代码
这这是这是Python这是Python的这是Python的代码这是Python的代码,这是Python的代码,用这是Python的代码,用于这是Python的代码,用于导这是Python的代码,用于导入这是Python的代码,用于导入p这是Python的代码,用于导入pandas这是Python的代码,用于导入pandas库这是Python的代码,用于导入pandas库,并这是Python的代码,用于导入pandas库,并从这是Python的代码,用于导入pandas库,并从it这是Python的代码,用于导入pandas库,并从itertools这是Python的代码,用于导入pandas库,并从itertools库这是Python的代码,用于导入pandas库,并从itertools库中这是Python的代码,用于导入pandas库,并从itertools库中导这是Python的代码,用于导入pandas库,并从itertools库中导入这是Python的代码,用于导入pandas库,并从itertools库中导入com这是Python的代码,用于导入pandas库,并从itertools库中导入combinations这是Python的代码,用于导入pandas库,并从itertools库中导入combinations函数这是Python的代码,用于导入pandas库,并从itertools库中导入combinations函数。
% 选取4-8Hz的频率范围 freq_range = Freq >= 4 & Freq <= 8; Freq = freq_range * 4:0.1:freq_range * 8;
看起来你在对一个频率向量进行处理,选取了频率范围为4-8Hz的部分。通过逻辑与操作符 `&` 和逻辑索引,你可以得到频率向量中符合条件的部分的索引,然后用这个索引来构建一个新的频率向量。具体来说,`freq_range = Freq >= 4 & Freq <= 8` 会得到一个逻辑向量,其中1表示对应位置的元素满足条件,0表示不满足条件。这个逻辑向量乘以4:0.1:8,即可得到一个新的频率向量,其中只包含4-8Hz的部分。