import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from apyori import apriori store_data = pd.read_csv('C:/Users/printf(II)/OneDrive/桌面/计算机应用/store_data.csv', header=None) store_data.head() records = [] for i in range(0, 7501): records.append([str(store_data.values[i,j]) for j in range(0, 20)]) association_rules = apriori(records, min_support=0.0045, min_confidence=0.2, min_lift=3, min_length=2) association_rules = list(association_rules) print(len(association_rules)) print(association_rules[0]) for item in association_rules: pair = item[0] items = [x for x in pair] print("Rule: " + items[0] + " -> " + items[1]) #second index of the inner list print("Support: " + str(item[1])) #third index of the list located at 0th #of the third index of the inner list print("Confidence: " + str(item[2][0][2])) print("Lift: " + str(item[2][0][3])) print("=====================================")解释上述代码每一段的含义

这段代码是一个简单的关联规则挖掘的实现，用于对超市销售数据进行分析。下面是每一段的含义：

import语句：导入所需的库和模块。
store_data = pd.read_csv('C:/Users/printf(II)/OneDrive/桌面/计算机应用/store_data.csv', header=None)：读取存储在CSV文件中的数据集，并将其存储在store_data变量中，将文件中的第一行作为数据的列名。
store_data.head()：显示数据集的前5行。
records=[]：创建一个空列表用于存储数据集中的所有记录。
for i in range(0, 7501): records.append([str(store_data.values[i,j]) for j in range(0, 20)])：遍历数据集中的每一行，将其转换为一个字符串列表，并将其添加到records列表中。
association_rules = apriori(records, min_support=0.0045, min_confidence=0.2, min_lift=3, min_length=2)：使用apyori库中的apriori函数来生成关联规则。其中，min_support指定最小支持度，min_confidence指定最小置信度，min_lift指定最小提升度，min_length指定最小规则长度。
association_rules = list(association_rules)：将关联规则转换为列表。
print(len(association_rules))：打印关联规则的数量。
print(association_rules[0])：打印第一个关联规则。
for item in association_rules: pair = item[0] items = [x for x in pair] print("Rule: " + items[0] + " -> " + items[1]) print("Support: " + str(item[1])) print("Confidence: " + str(item[2][0][2])) print("Lift: " + str(item[2][0][3])) print("=====================================")：遍历所有关联规则，并输出它们的规则、支持度、置信度和提升度。此外，以一行等号作为分隔符。