Matplotlib 健卫商大字 上机练习题 题自2: 深度学习中常用的激活函数包括SigmoidReLU和Tanh 请使用Matplotlib绘制这三个激活函数的曲线,要求: 1.横轴范围为[-5.5]，步长为0.1. 2计算并绘制以下函数: Sigmoid:f(x)= ReLU: f(x)=max(0.x) Tanh: f() = tanh(z) 3.使用不同颜色和线型绘制三条曲线，并添加图例。 4设置标题为"ComparisonofActivation Functions"。 使用python完成并给出完整代码

嗯，用户让我用Matplotlib绘制Sigmoid、ReLU和Tanh三个激活函数的曲线。首先，我需要确认题目的具体要求。横轴范围是[-5,5]，步长0.1，所以需要生成一个从-5到5，间隔0.1的数组x。
接下来是三个函数的计算。Sigmoid函数是1/(1+exp(-x))，ReLU是max(0, x)，Tanh是tanh(x)。这些函数在Python中可以用numpy来实现，比如用np.exp计算指数，np.maximum处理ReLU，np.tanh直接计算。
然后是关于绘图的部分。用户要求不同颜色和线型，以及图例。可能需要为每个函数指定不同的颜色和线条样式，比如Sigmoid用蓝色实线，ReLU用绿色虚线，Tanh用红色点划线。同时，添加图例的位置要合适，可能在右上角或者最佳位置。
标题需要设置为"Comparison of Activation Functions"，可能要注意单词之间的空格，用户给的标题里没有空格，可能需要调整。还有坐标轴的标签，横轴是x，纵轴是f(x)，可能需要添加网格线，让图表更清晰。
另外，检查用户给出的数据是否正确。比如，用户提到Tanh的函数是f()=tanh(z)，这里可能有笔误，应该是f(x)=tanh(x)。需要确认是否正确处理了这个部分。
代码结构方面，先导入matplotlib和numpy，生成x的数据，计算三个函数的值，然后分别绘制三条曲线，设置样式，添加图例、标题、标签、网格，最后显示或保存图像。
可能需要注意的地方是ReLU函数的处理，是否在numpy中可以直接用np.maximum(0, x)，这应该是可行的。另外，Sigmoid函数的计算是否会有溢出问题，不过范围在-5到5之间，应该没问题。
最后，检查代码是否存在语法错误，比如括号是否匹配，逗号是否正确，函数名是否正确。例如，plt.xlabel和plt.ylabel是否正确设置，标题是否有拼写错误，图例的label是否对应正确。
可能需要提醒用户如果无法显示图像的话，加上plt.show()，或者在Jupyter中使用%matplotlib inline。不过用户要求完整代码，应该已经包含这些部分。另外，是否调整了图像大小，比如figsize，让图表更清晰，但题目没有特别要求，可以自行决定。
总结步骤：导入库，生成x，计算三个函数，绘制曲线并设置样式，添加图表元素，显示图像。确保所有要求都被满足，包括横轴范围、颜色线型、图例、标题等。以下是用Python绘制激活函数对比图的完整代码及说明：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成横轴数据
x = np.arange(-5, 5.1, 0.1) # 从-5到5，步长0.1

# 计算三个激活函数
sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-x))
relu = np.maximum(0, x)
tanh = np.tanh(x)

# 创建画布
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制Sigmoid（蓝色实线）
plt.plot(x, sigmoid,
color='blue',
linestyle='-',
linewidth=2,
label='Sigmoid')

# 绘制ReLU（绿色虚线）
plt.plot(x, relu,
color='green',
linestyle='--',
linewidth=2,
label='ReLU')

# 绘制Tanh（红色点划线）
plt.plot(x, tanh,
color='red',
linestyle='-.',
linewidth=2,
label='Tanh')

# 添加图表元素
plt.title("Comparison of Activation Functions", fontsize=14, pad=15)
plt.xlabel("x", fontsize=12)
plt.ylabel("f(x)", fontsize=12)
plt.legend(loc='upper left') # 图例在左上角
plt.grid(True, linestyle=':', alpha=0.6) # 点线网格

# 设置坐标轴
plt.xlim(-5, 5) # 强制横轴范围
plt.ylim(-1.2, 1.2) # 统一纵轴范围方便对比

# 显示图表
plt.show()
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代码解析：

数据生成：

使用np.arange(-5, 5.1, 0.1)精确生成[-5,5]区间数据
通过向量化运算同时处理整个数组

函数计算：

Sigmoid：1 / (1 + np.exp(-x))
ReLU：np.maximum(0, x)实现逐元素取最大值
Tanh：直接调用np.tanh()函数

可视化设计：

颜色方案：Sigmoid(蓝)/ReLU(绿)/Tanh(红)
线型区分：实线/虚线/点划线
设置统一纵轴范围(-1.2,1.2)便于对比

典型输出特征：

Sigmoid：

输出范围(0,1)
S型曲线
中心点在(0,0.5)

ReLU：

负数区恒为0
正数区45度直线
在原点处转折

Tanh：

输出范围(-1,1)
S型曲线
中心点在(0,0)

扩展建议：

添加子图对比：plt.subplots(1,3)
标注函数公式：使用plt.text()
可视化梯度变化：绘制导数曲线
添加交互功能：使用mplcursors库实现数据点提示

该可视化可帮助理解不同激活函数的非线性特性，为选择激活函数提供直观参考。