洗衣机模糊推理实验的代码，用python写

以下是一个简单的洗衣机模糊推理实验的Python代码：

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from skfuzzy import control as ctrl

# 定义输入变量
dirt = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'dirt')
load = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'load')

# 定义输出变量
water_level = ctrl.Consequent(np.arange(0, 11, 1), 'water_level')

# 定义隶属函数
dirt.automf(3)
load.automf(3)
water_level.automf(3)

# 定义规则
rule1 = ctrl.Rule(dirt['poor'] | load['poor'], water_level['low'])
rule2 = ctrl.Rule(dirt['average'] | load['average'], water_level['medium'])
rule3 = ctrl.Rule(dirt['good'] | load['good'], water_level['high'])

# 定义控制系统
washing_machine_ctrl = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])

# 运行控制系统
washing_machine = ctrl.ControlSystemSimulation(washing_machine_ctrl)

# 设定输入
washing_machine.input['dirt'] = 7
washing_machine.input['load'] = 5

# 运行模糊推理
washing_machine.compute()

# 输出结果
print(washing_machine.output['water_level'])

这个代码使用了Python中的模糊逻辑库`skfuzzy`，通过定义输入变量（脏度和负载）和输出变量（水位）以及它们的隶属函数，定义规则，然后将它们组合成一个控制系统并运行模糊推理。最后，我们可以输出结果（水位）以供参考。在这个例子中，我们假设输入的脏度是7，负载是5，并且输出的水位是“中等”级别。