使用Python调用Apriori算法函数或者库函数生成basket.txt（实验五数据）购物篮关联规则，具体实现和指导请参考网上

Python实现Apriori算法的库函数如下：

1.使用pyfpgrowth库：

import pyfpgrowth

transactions = []  # 存储数据集

# 读取数据集
with open('basket.txt', 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        transactions.append(line.strip().split(','))

# 使用Apriori算法生成频繁项集和关联规则
patterns = pyfpgrowth.find_frequent_patterns(transactions, 2)  # 生成频繁项集
rules = pyfpgrowth.generate_association_rules(patterns, 0.7)  # 生成关联规则

# 输出结果
print(patterns)
print(rules)

2.使用mlxtend库：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

transactions = []  # 存储数据集

# 读取数据集
with open('basket.txt', 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        transactions.append(line.strip().split(','))

# 使用Apriori算法生成频繁项集和关联规则
frequent_itemsets = apriori(transactions, min_support=0.2, use_colnames=True)  # 生成频繁项集
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)  # 生成关联规则

# 输出结果
print(frequent_itemsets)
print(rules)

其中，pyfpgrowth库的find_frequent_patterns函数用于生成频繁项集，generate_association_rules函数用于生成关联规则；mlxtend库的apriori函数用于生成频繁项集，association_rules函数用于生成关联规则。