使用sigmoid对numpy数组归一化

sigmoid函数的取值范围是[0,1]，因此可以将numpy数组归一化到[0,1]的范围内，方法如下：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 创建一个numpy数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用sigmoid函数对数组进行归一化
normalized_array = tf.sigmoid(a).numpy()

# 输出归一化后的数组
print(normalized_array)

输出结果为：

[0.73105858 0.88079708 0.95257413 0.98201379 0.99330715]

在这个例子中，我们使用sigmoid函数对numpy数组a进行归一化，将其所有的元素的值都缩放到[0,1]范围内，并将结果存储在normalized_array变量中。使用tensorflow的sigmoid函数进行归一化时，需要先调用numpy方法将结果转换为numpy数组，以便后续处理。