关联规则和网络图python代码

关联规则和网络图是两个不同的概念，需要分别进行代码实现。

以下是Python实现关联规则的示例代码：

import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 生成频繁项集
frequent_itemsets = apriori(data, min_support=0.5, use_colnames=True)

# 生成关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

# 输出关联规则
print(rules)

以上代码使用了mlxtend库中的apriori和association_rules方法来生成频繁项集和关联规则，并输出结果。

以下是Python实现网络图的示例代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D'])

# 添加边
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('C', 'D')
G.add_edge('D', 'A')

# 绘制网络图
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color='lightblue')
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color='gray')
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=10, font_family='sans-serif')

plt.axis('off')
plt.show()

以上代码使用了networkx库来创建有向图，并使用matplotlib库来绘制网络图。可以根据需要修改节点和边的信息来生成不同的网络图。