云模型python代码并绘图

云模型是一种基于概率论和模糊数学的不确定性推理方法，可以用来处理模糊不确定性信息。下面是一个简单的云模型代码示例，同时包含了绘制云图的代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 基本概念
a = 0.3 # 观测值
b = 0.5 # 均值
c = 0.2 # 期望离散程度

# 云的计算
x = np.linspace(0, 1, 100)
y = np.exp(-((x-b)/c)**2)
z = y/np.sum(y)
u = np.sum(x*z)
o = np.sqrt(np.sum((x-u)**2*z))

# 画云图
plt.plot(x, z)
plt.fill_between(x, 0, z, alpha=0.3)
plt.axvline(x=a, linestyle='--', color='r')
plt.text(a, 1.1*np.max(z), 'a', fontsize=14, ha='center')
plt.axvline(x=b, linestyle='--', color='g')
plt.text(b, 1.1*np.max(z), 'b', fontsize=14, ha='center')
plt.axvline(x=u, linestyle='--', color='b')
plt.text(u, 1.1*np.max(z), 'u', fontsize=14, ha='center')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Membership')
plt.title('Cloud Model')
plt.show()

该代码首先定义了云模型的三个基本概念，即观测值、均值和期望离散程度。然后通过对云的计算，得到了云的分布，并用 matplotlib 绘制了云图。其中，红色虚线表示观测值，绿色虚线表示均值，蓝色虚线表示期望值。

下面是绘制出来的云图示例：