# Python代码规则
## 概述
在编写Python代码时，遵循一定的规则可以提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。本文将介绍一些常见的Python代码规则，包括命名规范、注释规范、代码布局规范等，并提供相应的代码示例。
## 命名规范
### 变量命名
变量名应该具有描述性，使用小写字母和下划线组合，可以使用数字，但不能以数字开头。
例如，以下代码演示了一个变量的命名示例：
`
原创
2023-11-28 13:03:33
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# Python伪代码的书写规则
在学习编程的过程中，伪代码是一个非常重要的概念。它有助于理清思路和结构，方便将逻辑转化为可执行的代码。在这篇文章中，我们将探讨Python伪代码的书写规则，学习如何有效地将问题分解，并以清晰、简洁的方式编写伪代码。
## 流程概览
下面是编写Python伪代码的基本步骤：
| 步骤 | 描述
前言试着用python实现关联规则（Apriori算法），代码问题不少。转专业的一只小菜鸡，初学代码，写的很简陋，希望各位大牛能指出不足之处。代码输入是num个随机长度、随机字母组合的列表。通过字典输出Frequent itemsets和Association rules，字典的键分别是是itemset和rule，值是分别是出现的次数和confidence。import random
import
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2023-08-14 22:25:04
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1、关联：（Association） 把两个或者两个以上在意义上，有密切联系的项组合在一起关联规则（Association Rules AR） 用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系 协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF）
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2023-07-02 19:01:49
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在学习数据挖掘，刚学到关联规则的apriori算法，老师要求自己写一写。 本着能用库就不自己敲详细代码的原则，找到了这个叫做apyori的库。 自己在CSDN上搜了搜大佬的案例，主要是参考的这个大佬的案例。 但是我照着大佬写的还是不能运行。 在小npy的帮助下改成了下面这样。import pandas as pd
from apyori import apriori
# 读取原始数据
df =
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2023-08-26 14:12:34
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这是我学习了关联规则Apriori算法原理后参照《机器学习实战》实现的算法代码，首先分为两个部分，第一部分是频繁项集的构建，第二部分是关联规则的挖掘。特别的是我的测试数据也就是loadDataSet()函数中的数据进行了改变，这是为了能帮助理解第二部分。然后代码中我加了很多为了让自己理解的输出测试，保留在里面，应该也能帮助大家理解^.^
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2023-05-24 16:42:42
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架构介绍本项目的主分支仅支持Python3，目前通过Python3.7.3的版本测试，如果需要python2.7的版本，请使用tag: last-support-Python2.7 的代码.快速启动本项目依赖redis, mysql, mongodb，因此需准备环境并更改配置项# 为了简单可以使用docker安装
# docker安装文档地址(以ubuntu为例): https://docs.do
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2024-07-31 13:16:40
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关联规则Apriori（python实现）：Bakery Bussiness Model数据和编译环境说明数据挖掘目标的建立引入数据(CSV 文件)及相关库数据探索数据清洗深度挖掘数据的深层规律结论 数据和编译环境说明译文：原文来自https://www.kaggle.com/bbhatt001/bakery-business-model-association-rules，作为个人的学习使用。
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2024-05-08 23:54:50
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def loadDataSet():
return [[1,2,5],[2,4],[2,3],[1,2,4],[1,3],[2,3],[1,3],[1,2,3,5],[1,2,3]]#1.构建候选1项集C1
def createC1(dataSet):
C1 = []
for transaction in dataSet:
for item in trans
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2023-08-21 12:21:13
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#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
def loadDataSet():
return [['a', 'c', 'e'], ['b', 'd'], ['b', 'c'], ['a', 'b', 'c', 'd'], ['a', 'b'], ['b', 'c'],
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2024-04-21 23:02:30
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# Python代码注释规则
## 简介
代码注释是编写可读性强、易于维护的代码的重要组成部分。在Python中，代码注释可以帮助其他开发者理解你的代码逻辑，方便团队协作与代码维护。本文将介绍关于Python代码注释的规则及最佳实践，帮助你快速上手。
## 代码注释的流程
首先，让我们来看一下整个代码注释的流程。下表展示了代码注释的流程，从编写注释到查看注释的步骤。
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-08-13 08:58:41
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# Python代码写作规则指南
在开始编写Python代码之前，了解一些基本的代码写作规则是非常重要的。良好的代码不仅能提高可读性，还有助于团队协作与维护。下面，我将为你详细介绍Python代码的写作流程，以及每一步如何实现。
## 流程图
我们将整个流程整理为以下流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[了解PEP 8风格指南]
原创
2024-08-07 12:01:45
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# Python 关联规则实现指南
## 引言
关联规则学习是一种常用的数据挖掘方法，旨在发现数据集中的有趣关系。例如，在购物篮分析中，我们希望知道顾客购买的商品之间的联系，从而提高销售策略。本文将详细教会你如何用 Python 实现关联规则。
## 工作流程
以下是实施关联规则挖掘的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
关联规则（Association Rule）什么是关联规则一些基本概念任务是什么Apriori 算法核心思想步骤与流程图如何找到候选集python代码实现 什么是关联规则关联规则(Association Rules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。用一些例子来说明一下： 当我们在超市进行购物时，超市中
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2023-08-21 23:05:09
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1. 关联规则大家可能听说过用于宣传数据挖掘的一个案例:啤酒和尿布；据说是沃尔玛超市在分析顾客的购买记录时，发现许多客户购买啤酒的同时也会购买婴儿尿布，于是超市调整了啤酒和尿布的货架摆放，让这两个品类摆放在一起；结果这两个品类的销量都有明显的增长；分析原因是很多刚生小孩的男士在购买的啤酒时，会顺手带一些婴幼儿用品。不论这个案例是否是真实的，案例中分析顾客购买记录的方式就是关联规则分析法Associ
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2023-08-28 06:43:08
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1、关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法可以实现从两种经典算法Apriori或FP-Growth中任意选取算法，输出各个频繁项集和强关联规则。输入文件由本地导入，可自行设置最小支持度计数和最小置信度参数值。2、 Apriori算法设计思想Apriori算法本质上使用一种称作逐层搜索的迭代方法，使用候选项集找频繁项集，其特点在于每找一次频繁项集就需要扫描一次数据库。3、FP-growth算法设计思想FP
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2023-08-12 21:15:45
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1. 关联规则大家可能听说过用于宣传数据挖掘的一个案例:啤酒和尿布；据说是沃尔玛超市在分析顾客的购买记录时，发现许多客户购买啤酒的同时也会购买婴儿尿布，于是超市调整了啤酒和尿布的货架摆放，让这两个品类摆放在一起；结果这两个品类的销量都有明显的增长；分析原因是很多刚生小孩的男士在购买的啤酒时，会顺手带一些婴幼儿用品。不论这个案例是否是真实的，案例中分析顾客购买记录的方式就是关联规则分析法Associ
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2023-08-23 21:02:37
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可提前了解啤酒尿布的小故事1）若两个或者多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。2）关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在以西购买活动中所买不同商品的关联性。（不用考虑具体的指标，只考虑频繁）3）”在购买计算机的顾客中，有30%的人也同时购买了打印机“-------两者之间肯定是有一些相关性啊，就可以在营销上运用这个规律。编号牛奶果冻啤酒面包花生酱T111001T20101
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2023-05-23 23:39:30
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# Python 伪代码的写作规范
在软件开发和算法设计中，伪代码是一种非常有用的工具，可以帮助我们在不依赖编程语言的具体实现下，清晰地表达算法和程序逻辑。本文将探讨 Python 伪代码的写作规范，并通过示例和类图进行说明。
## 什么是伪代码？
伪代码是一种在自然语言与编程语言之间的中间表示。它旨在以一种简洁明了的方式描述算法的逻辑，通常不需要考虑具体的语法细节。使用伪代码的主要优点是，
往往要对输出内容进行对齐，看起来更清爽。 python中对齐有两种方式。第一种是用格式符，如下：s1 = 'long long long .'
s2 = 'short.'
print ('%-30s%-20s' %(s1,s2)) #'%-30s' 含义是 左对齐，且占用30个字符位
print ('%-30s%-20s' %(s2,s1))long long long .
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2023-05-23 22:11:13
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