基于Python的水果识别专家系统

基于Python的水果识别专家系统可以通过机器学习算法实现。以下是一个简单的例子，使用决策树算法对水果进行分类识别：

# 导入所需的库
from sklearn import tree

# 定义特征和标签
features = [[140, 1], [130, 1], [150, 0], [170, 0]]
labels = [0, 0, 1, 1]

# 训练决策树模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)

# 预测新的水果
print(clf.predict([[160, 0]])) # 输出：[1]

以上代码中，特征包括水果的重量和表面是否光滑，标签为0表示苹果，1表示橘子。通过训练决策树模型，可以对新的水果进行分类识别。