python txt文件关联规则 网状图

要实现文本关联规则的网状图，可以先使用Python中的数据分析库进行关联规则挖掘，例如使用Apriori算法进行频繁模式挖掘和关联规则挖掘。然后可以使用Python中的可视化库来绘制网状图。

以下是一个简单的示例代码，使用apyori库进行频繁模式挖掘和关联规则挖掘，并使用networkx库和matplotlib库绘制网状图：

import csv
from apyori import apriori
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据并转换为列表
transactions = []
with open('data.txt', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        transactions.append(row)

# 使用Apriori算法进行频繁模式挖掘和关联规则挖掘
results = list(apriori(transactions, min_support=0.2, min_confidence=0.5))

# 绘制网状图
G = nx.DiGraph()
for relation in results:
    if len(relation.items) > 1:
        node1 = ', '.join(relation.items_base)
        node2 = ', '.join(relation.items)
        G.add_edge(node1, node2)

pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, iterations=50)
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', font_size=10, node_size=500)
plt.show()

这段代码会根据指定的支持度和置信度阈值，使用Apriori算法从数据中挖掘频繁模式和关联规则，并将结果绘制为网状图。你可以根据自己的需求修改支持度和置信度阈值，并根据需要对网状图进行美化和调整。