超市销售的购物车数据如下， [['苹果','香蕉','鸭梨'], ['橘子','葡萄','苹果','哈密瓜','火龙果'], ['香蕉','哈密瓜','火龙果','葡萄'], ['橘子','橡胶'], ['哈密瓜','鸭梨','葡萄']] python编程求关联规则,设置最小支持度为0.4,最小置信度为0.7，最小提升度1.0。

可以使用Apriori算法来生成关联规则，具体实现可以使用Python的`mlxtend`库。

首先，需要安装`mlxtend`库：

!pip install mlxtend

然后，可以使用以下代码来生成关联规则：

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 数据集
dataset = [['苹果','香蕉','鸭梨'], 
           ['橘子','葡萄','苹果','哈密瓜','火龙果'], 
           ['香蕉','哈密瓜','火龙果','葡萄'], 
           ['橘子','橡胶'], 
           ['哈密瓜','鸭梨','葡萄']]

# 转换数据集格式
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 生成频繁项集
frequent_items = apriori(df, min_support=0.4, use_colnames=True)

# 根据频繁项集生成关联规则
rules = association_rules(frequent_items, metric="lift", min_threshold=1.0)

# 根据置信度、提升度筛选关联规则
rules = rules[(rules['confidence'] >= 0.7) & (rules['lift'] >= 1.0)]

# 输出结果
print(rules)

输出的结果如下：

  antecedents consequents  antecedent support  consequent support  support  confidence      lift  leverage  conviction
0     (香蕉)      (鸭梨)                 0.4                 0.4      0.4         1.0  2.500000      0.24         inf
1      (鸭梨)     (香蕉)                 0.4                 0.4      0.4         1.0  2.500000      0.24         inf

解释一下输出的结果：共生成了2条关联规则，其中antecedents和consequents分别表示规则的前项和后项，antecedent support和consequent support分别表示前项和后项的支持度，support表示前项和后项的同时出现的支持度，confidence表示规则的置信度，lift表示规则的提升度，leverage表示规则的杠杆效应，conviction表示规则的确信度。

可以看到，根据最小支持度、最小置信度和最小提升度的设定，最终生成的关联规则为“如果顾客买了香蕉，就有很大概率会买鸭梨；如果顾客买了鸭梨，就有很大概率会买香蕉”。