PYTHON НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА

Не самой известной, но очень полезной фичей Python является нечеткая логика. В кратце, это метод рассуждения, в котором переменные могут иметь частичное значение и операторы не приводят к булевому значению true или false, а к числам в диапазоне от 0 до 1.

Преимущества нечеткой логики заключаются в том, что она позволяет более точно выражать неточные или нечеткие понятия, такие как «высокая температура» или «большое количество», что может быть полезно в компьютерном управлении и принятии решений.

Реализация нечеткой логики в Python возможна с помощью библиотеки scikit-fuzzy. Например, давайте рассмотрим пример определения температуры комнаты:

fuzzy_logic_temperature = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 1.1, 0.1), 'temperature')fuzzy_logic_temperature['cold'] = fuzz.trimf(fuzzy_logic_temperature.universe, [0, 0, 0.5])fuzzy_logic_temperature['warm'] = fuzz.trimf(fuzzy_logic_temperature.universe, [0, 0.5, 1])fuzzy_logic_temperature.view()

В приведенном выше примере определяются два термина «cold» и «warm», которые описывают различные диапазоны значений температуры. С помощью метода trimf() мы можем указать форму и распределение этих диапазонов на основе формы треугольника (здесь используется равномерное распределение).

Нечеткая логика является мощным инструментом для работы с неточными данными и позволяет более точно моделировать реальную жизнь. Если вы хотите узнать больше о нечеткой логике в Python, я рекомендую вам начать с документации по библиотеке scikit-fuzzy и примеров использования.

Fuzzy Logic Toolbox

Логика. Основы Логики. Логическое Мышление

Артём Римша. Собеседование junior python разработчик

10 признаков того, что вы новичок в Python

Изучаем Python 2019 #27 - Логика в Программировании - Запоминаем!

Собеседование python разработчик.Юлиян

Что мы можем узнать по номеру телефона. Phyton и библиотека phonenumbers помогут нам в этом.

Самый БЫСТРЫЙ стандартный цикл Python − Интеграция с языком Си

BLGPG-1736F21DB271-24-09-19-20

Новые материалы: