上一篇我们讲了关联分析的几个概念，支持度，置信度，提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集。Python--深入浅出Apriori关联分析算法（一）这次呢，我们会在上次的基础上，讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果，以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码。一.基础知识上次我们介绍了几个关联分析的概念，支持度，置信度，提升度。这次我们重点回顾一下置信度和提升度：置信度（Confidence）：置信度是指
系统 2019-09-27 17:50:15 2636
Python3注意：centos7是自带了python2版本的。所以也可以直接使用python2。在Linux上安装软件，我觉得最简单的还是使用yum源进行安装，方便快捷，只需要输入几个命令就搞定了。所以这次还是使用yum来安装python31、先用root账号登录你的虚拟机。在后续的安装过程中我们都在root账号下进行安装python3需要很多的依赖包，所以我们先安装依赖包，在Linux上直接敲击命令就可以。（在根目录上执行，先切换到根目录：cd/）安装
系统 2019-09-27 17:49:17 2636
目录一、概述二、Python库之图形用户界面2.1PyQt52.2wxPython2.3PyGObject三、Python库之游戏开发3.1PyGame3.2Panda3D3.3cocos2d四、Python库之虚拟现实4.1VRZero4.2pyovr4.3Vizard五、Python库之图形艺术5.1Quads5.2ascii_art5.3turtle六、单元小结6.1从人机交互到艺术设计一、概述Python库之图形用户界面Python库之游戏开发Py
系统 2019-09-27 17:47:50 2636
椭圆演示：代码示例：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.patchesimportEllipseNUM=250ells=[Ellipse(xy=np.random.rand(2)*10,width=np.random.rand(),height=np.random.rand(),angle=np.random.rand()*360)foriinrange(NUM)]fig,ax
系统 2019-09-27 17:38:46 2636
