python连接r语言对关联规则结果进行可视化

要将R语言中的关联规则结果通过Python可视化，可以使用以下步骤：

1. 在R中生成关联规则结果，将其保存为csv文件。

library(arules)
data("Adult")
rules <- apriori(Adult, parameter = list(supp = 0.5, conf = 0.9))
inspect(rules)
write.csv(inspect(rules), file = "rules.csv", row.names = F)

2. 使用Python中的pandas库读取csv文件，并将其转换为DataFrame格式。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('rules.csv')

3. 使用Python中的matplotlib库进行可视化。

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

G = nx.DiGraph()
for i in range(len(df)):
    G.add_edge(df.iloc[i]['lhs'], df.iloc[i]['rhs'], weight=df.iloc[i]['support'])

pos = nx.spring_layout(G, k=0.15, iterations=20)
edges = G.edges()
weights = [G[u][v]['weight'] for u,v in edges]

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color='lightblue', node_size=1000)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=10, font_family='sans-serif')
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=edges, width=weights, edge_color='gray')

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

这会生成一个节点和边缘带权重的图形，表示每个规则的支持度和置信度。您可以根据需要进行更改和自定义。