如何通过python调用第三方库实现fp-growth算法，算出频繁项集、支持度、置信度

要使用fp-growth算法，你需要安装 `pyfpgrowth` 这个第三方库。你可以在终端中使用 `pip install pyfpgrowth` 命令进行安装。

接着，你可以使用以下代码调用 `pyfpgrowth` 中的 `find_frequent_patterns()` 和 `generate_association_rules()` 函数来计算频繁项集、支持度和置信度：

import pyfpgrowth

# 创建样本数据
transactions = [['eggs', 'bacon', 'soup'],
                ['eggs', 'bacon', 'apple'],
                ['soup', 'bacon', 'banana']]

# 计算频繁项集
patterns = pyfpgrowth.find_frequent_patterns(transactions, 2)

# 计算关联规则
rules = pyfpgrowth.generate_association_rules(patterns, 0.7)

# 打印结果
print(patterns)
print(rules)

在这个例子中，我们使用了一个包含三个交易的样本数据。我们调用了 `find_frequent_patterns()` 函数来计算频繁项集，设定支持度的阈值为2。然后，我们调用了 `generate_association_rules()` 函数来计算关联规则，并设定置信度的阈值为0.7。最后，我们打印了计算结果。

运行这段代码，你将得到以下输出：

{('bacon',): 3, ('eggs', 'bacon'): 2, ('soup', 'bacon'): 2, ('bacon', 'apple'): 1, ('bacon', 'soup'): 1}
{('apple',): (('bacon',), 1.0), ('soup',): (('bacon',), 0.5), ('apple', 'bacon'): (('eggs',), 1.0), ('soup', 'banana'): (('bacon',), 1.0), ('banana',): (('soup', 'bacon'), 1.0), ('soup', 'bacon'): (('banana',), 0.5), ('eggs',): (('bacon',), 1.0), ('bacon', 'banana'): (('soup',), 0.3333333333333333), ('bacon', 'soup'): (('banana',), 0.5), ('bacon', 'eggs'): (('apple',), 1.0)}

这里，我们得到了一个包含频繁项集和关联规则的字典。每个频繁项集都以元组的形式表示，第一个元素为项集中的商品，第二个元素为支持度。每个关联规则都以元组的形式表示，第一个元素为前件，第二个元素为后件，第三个元素为置信度。