云模型多云图python代码

下面是一个简单的云模型多云图Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def cloud_model(x, beta, eta, lambda_):
    # 输入变量x应该是一个numpy数组
    
    # 利用指数函数计算每个元素的隶属度
    u = np.exp(-lambda_ * np.abs(x - beta))
    
    # 归一化，确保隶属度之和等于1
    u /= np.sum(u)
    
    # 计算期望值和标准差
    expected_value = np.sum(u * x)
    standard_deviation = np.sqrt(np.sum(u * (x - expected_value)**2))
    
    # 根据期望值和标准差计算输出值
    y = expected_value + eta * standard_deviation
    
    return y

# 生成一些随机数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = cloud_model(x, 0, 1, 1)
y2 = cloud_model(x, -2, 2, 0.5)
y3 = cloud_model(x, 3, 0.5, 2)

# 绘制三个云图
plt.plot(x, y1, label='Cloud 1')
plt.plot(x, y2, label='Cloud 2')
plt.plot(x, y3, label='Cloud 3')

plt.legend()
plt.title('Multiple Clouds')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Output')
plt.show()

在这个代码中，我们生成了三个不同的云图，分别代表三个不同的云模型。我们使用 `np.linspace` 生成了一个包含100个数的等差数列，并将其作为输入变量 `x`。然后，我们分别调用 `cloud_model` 函数来计算每个云模型的输出值，并使用 `plt.plot` 函数将它们绘制出来。最后，我们添加了图例、标题、坐标轴标签等，使用 `plt.show` 函数将图像显示出来。