.csv数据中输入固定的房间面积=60，1代表房屋东，0代表房屋西，2代表房屋南，3代表房屋北，日照时长东=9，西=8，南=8，北=8，室外最高温，最低温，室内温度，室内人数作为输入，人体舒适温度为输出，python

好的，根据您的问题，我可以给出以下代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取.csv数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义输入和输出
X = data[['room_area', 'east_or_west', 'north_or_south', 'sunshine_east', 'sunshine_west', 'sunshine_south', 'sunshine_north', 'outdoor_max_temp', 'outdoor_min_temp', 'indoor_temp', 'indoor_people']]
Y = data['comfortable_temp']

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, Y)

# 预测
test_X = np.array([[60, 1, 0, 9, 8, 8, 8, 30, 20, 25, 4]])
predicted_Y = model.predict(test_X)

# 输出结果
print(predicted_Y)

需要注意的是，这里的输入和输出是根据您的问题进行了假设，如果有任何不符合您需求的地方，请让我知道。另外，这里使用的是线性回归模型，如果您需要更精确的预测结果，可以尝试其他更复杂的模型。