Python模糊數學是一種數學理論，它是一種用來解決模糊問題的數學工具。它可以處理那些不太明確或是不完全的數據，因為在現實生活中我們能夠得到的數據往往都存在一些模糊性和不確定性。Python模糊數學就能夠幫助我們更好的處理這些數據。

import numpy as np
def fuzzy_membership(x, A):
"""
模糊隸屬函數
x: 值域上的一個值
A: 代表模糊集的元素
"""
if A[0] == -1 and A[1] != -1:
if x<= A[1]:
return 1.0
else:
return 0.0
elif A[0] != -1 and A[1] == -1:
if x >= A[0]:
return 1.0
else:
return 0.0
elif A[0] != -1 and A[1] != -1:
if x<= A[0] or x >= A[1]:
return 0.0
elif x >= A[0] and x<= (A[0]+A[1])/2.0:
return 2*np.power((x-A[0])/(A[1]-A[0]), 2)
elif x >= (A[0]+A[1])/2.0 and x<= A[1]:
return 1-2*np.power((x-A[1])/(A[1]-A[0]), 2)
else:
return 1-0.0
print(fuzzy_membership(3.8, (2.0, 5.0)))

上面是一個簡單的Python模糊數學的代碼，它實現了一個計算模糊隸屬度的函數。我們可以傳入一個值和一個代表模糊集的元素，函數就可以計算出這個值在模糊集中的隸屬度。模糊隸屬函數也是模糊數學中非常重要的一個概念，我們可以用它來度量模糊集合中元素的不確定性程度。

使用Python模糊數學可以解決很多實際問題，比如模糊控制、模糊決策等等。在信息不完備或者不確定的情況下，Python模糊數學可以為我們提供一種比較簡便的解決方案。