解释代码:transactions = [] for i in range(0, 7501): transactions.append([str(dataset.values[i,j]) for j in range(0, 20)])
时间: 2024-04-22 14:22:10 浏览: 19
这段代码的作用是将一个数据集(称为dataset)中的前20列数据转换为字符串格式,并逐行将其添加到一个名为transactions的空列表中。
具体来说,代码首先创建一个空列表transactions。然后,使用for循环遍历数据集的前7501行(range(0, 7501)),并在每次迭代中将该行的前20列数据转换为字符串格式。这里使用了列表推导式([str(dataset.values[i,j]) for j in range(0, 20)])来实现。最后,将该行的20个字符串添加到transactions列表中,形成一个二维列表。这个二维列表中每一行代表数据集中的一条记录,每一列代表该记录中的一个属性。
相关问题
print(dataset) transactions = [] for i in range(0, 7501): transactions.append([str(dataset.values[i,j]) for j in range(0, 20)]) print(transactions)
这段代码是将一个包含20个商品的购物篮数据集(dataset)转换为一个交易列表(transactions),其中每个交易是一个包含若干商品的列表。具体过程如下:
1. 定义一个空列表 transactions,用于存储转换后的交易列表。
2. 循环遍历数据集中的每一条记录,从第一条记录到最后一条记录,共计7501条记录。
3. 在每次循环中,使用列表推导式将该条记录中的所有商品编号转换为字符串,并添加到一个新的列表中,得到一个包含若干商品编号字符串的列表。
4. 将该列表添加到 transactions 中,得到一个包含若干交易的交易列表。
5. 打印 transactions,用于查看转换后的交易列表。
总的来说,这段代码的作用是将购物篮数据集转换为适合使用Apriori算法进行挖掘的交易列表形式。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dataset = pd.read_csv('E:\Program Files (x86)\Apriori-Association-Rules-main\Market_Basket_Optimisation.csv', header = None) print(dataset) transactions = [] for i in range(0, 7501): transactions.append([str(dataset.values[i,j]) for j in range(0, 20)]) print(transactions)如何压缩输出结果
可以通过遍历输出结果中的每个关联规则,并只输出其中的部分信息来压缩输出结果。例如,可以只输出规则的前件和后件,以及置信度和提升度等信息。以下是一个示例代码:
```
from apyori import apriori
rules = apriori(transactions, min_support = 0.003, min_confidence = 0.2, min_lift = 3, min_length =2)
for rule in rules:
# 输出规则的前件和后件
print(list(rule.items_base), "->", list(rule.items_add))
# 输出规则的置信度和提升度
print("Confidence:", rule.ordered_statistics[0].confidence)
print("Lift:", rule.ordered_statistics[0].lift)
print("-----------------------------")
```
这样可以只输出每个关联规则的关键信息,从而压缩输出结果。