1、安装python3.8第一步是安装Python：https://www.python.org/，RF框架是基于python 的，所以一定要有python环境。将python-3.8.2-amd64.exe 安装到D盘，如：D:\python。将D:\python;D:\python\Scripts;添加到环境变量path中。 安装完成后，在cmd中输
# 实现 RIDE Python 流程指南
RIDE（Robot Framework IDE）是一款优秀的集成开发环境，它使得使用 Robot Framework 进行自动化测试变得更加简单易用。对于刚入行的小白来说，了解 RIDE 的使用步骤是非常重要的。接下来，我们将通过一个清晰的流程图和甘特图，来详细说明如何实现 RIDE Python。
## 流程步骤
我们将整个流程分为以下几个步骤
原创
2024-10-18 04:33:31
70阅读
# 用 Python RIDE 测试自动化工具
在软件开发过程中，自动化测试是确保软件质量的关键环节。Python RIDE（Rapid Integration and Development Environment）是一个基于 Python 的集成开发环境，专为 Robot Framework 设计。本文将向初学者介绍如何使用 Python RIDE 工具进行自动化测试。
## 文章结构
做测试要想使用RobotFramework，不得不提的就是Selenium2Library这个库文件，在测试脚本中大多数常用的功能都包含在里边。它定义了很多常用的属性和事件，像鼠标单击、文本框输入等等都做好了封装。一、Selenium2Library关键字的使用 &n
在网上搜索Apriori算法很多博客里用的代码都是同一个，看介绍应该最初是来源《机器学习实战》这本书这篇博客实质就是按运行顺序对这个的代码理解与分析，请务必结合完整代码一块阅读！一、获取频繁项集1、获取数据获取数据的步骤封装在一个函数中，一方面看着思路清晰，另一面替换数据集也方便dataSet = loadDataSet()
# 构造数据
def loa
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2024-01-12 15:19:57
83阅读
# Python中的模块与包
随着Python在科学计算、机器学习、数据分析等领域的广泛应用，越来越多的人开始使用Python来处理各种任务。当我们的Python代码逐渐增多时，我们可能会面临代码管理和组织的问题。为了解决这个问题，Python提供了模块和包的概念，使我们可以更好地组织和管理我们的代码。
## 模块与包的作用
模块是一个包含Python代码的文件，可以被其他程序引用和使用。它
原创
2024-01-13 08:37:31
94阅读
在使用 RIDE 运行 Python 时，很多开发者容易遇到配置问题，例如无法找到 Python 可执行文件或环境变量的问题。本文将详细记录解决“RIDE 运行 Python 设置”问题的全过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展。
> **用户反馈**：
> 我在使用 RIDE 运行 Python 测试时，系统提示找不到 Python 可执行文件，配置的时候一直出错
关联规则的形式如下： A、B满足：A、B是T的真子集，并且A和B的交集为空集。其中A称为前件，B称为后件。 关联规则有事也表示形如“如果…那么…”，前者是规则成立的条件，后者是条件下发生的结果。支持度和置信度有以下计算公式： 支持度表示为项集A、B同时发生的概率，而置信度则表示为项集A发生 的条件下项集B发生的概率。 布尔关联规则挖掘是指将事物数据集转化为布尔（0
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2023-09-16 13:52:33
59阅读
Ride to SchoolTime Limit: 1000MS Memory Limit: 30000KTotal Submissions: 19961 A
原创
2023-05-05 18:17:59
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# 如何导入Python库：一个新手指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何导入Python库感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解并实现这一过程。
## 导入Python库的流程
首先，让我们通过一个表格来了解导入Python库的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确保Python环境已安装 |
| 2 | 选择要导入的库 |
|
原创
2024-07-24 11:22:19
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关联数据大致可以分为以下几个图形来表示散点图（两变量，多变量）抖动图计数图气泡图边际直方图/箱线图数据前处理R数据library(ggplot2)
library(plotrix)
library(ggExtra)
## 全局主题设置
options(scipen=999) # 关掉像 1e+48 这样的科学符号
# 颜色设置（灰色系列）
cbp1 <- c("#999999", "#E
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2024-02-14 10:37:35
45阅读
之前在比赛的时候需要用Python实现灰色关联分析,从网上搜了下只有实现两个列之间的,于是我把它改写成了直接像Pandas中的计算工具直接计算person系数那样的形式,可以对整个矩阵进行运算,并给出了可视化效果,效果请见实现作者提醒：部分读者反应在某些情况下与MATLAB自带灰色关联分析结果有较大差距，目前作者尚未对此问题进行检验，请谨慎使用灰色关联分析法对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对
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2023-08-24 14:55:07
205阅读
#!/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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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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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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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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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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# 如何在 VSCode 中关联 Android 代码
在现代软件开发中，使用轻量级的代码编辑器如 Visual Studio Code (VSCode) 来编写 Android 应用程序的代码越来越普遍。许多开发者特别喜欢 VSCode 的简洁界面以及强大的扩展生态系统。在这篇文章中，我们将讨论如何在 VSCode 中设置和管理 Android 项目，并解决一个实际问题。
## 设置 VSC
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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