python画Sigmoid的函数图像和相应的梯度图像，横向并列在一张图上

以下是Python代码绘制Sigmoid函数和其梯度的图像：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制Sigmoid函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = sigmoid(x)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y)
plt.title('Sigmoid函数')

# 绘制Sigmoid函数的梯度
def sigmoid_derivative(x):
    return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))

y_d = sigmoid_derivative(x)

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y_d)
plt.title('Sigmoid函数的梯度')

plt.show()

运行以上代码，将得到下图：


相关问题

python画出sigmoid函数图像

要在Python中画出sigmoid函数的图像，你可以使用matplotlib库来实现。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

x = np.linspace(-10, 10, 100)  # 生成-10到10之间的100个点
y = sigmoid(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sigmoid(x)')
plt.title('Sigmoid Function')
plt.grid(True)
plt.show()

这段代码首先定义了一个sigmoid函数，然后使用`np.linspace`生成了-10到10之间的100个点作为x轴的取值范围。接下来，通过调用sigmoid函数计算对应的y值，并使用`plt.plot`函数绘制曲线。最后，通过一系列的函数调用设置了x轴和y轴的标签、图表标题以及网格线，并使用`plt.show`显示图像。

python画sigmoid函数图片加标注

sigmoid函数是一种常用的数学函数，具有非常广泛的应用，比如在神经网络中常用作激活函数。Python是一种功能强大的编程语言，可以轻松实现sigmoid函数的图像绘制和标注。

要绘制sigmoid函数的图像，需要使用Python中的数学库和绘图库。常用的数学库包括numpy和math，常用的绘图库包括matplotlib和seaborn。下面是使用matplotlib库绘制sigmoid函数图像的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = sigmoid(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sigmoid(x)')
plt.title('Sigmoid Function')
plt.show()

这段代码首先定义了一个sigmoid函数，然后生成了一个-10到10的100个点的数组x，并通过sigmoid函数计算出相应的y值。最后使用plot函数将x和y绘制成曲线，并加上x轴标签、y轴标签和标题。运行这段代码可以得到一个sigmoid函数的图像，如下所示：


除了绘制图像，我们还可以通过annotate函数向图像中添加注释，以便更好地解释和理解sigmoid函数的性质。例如，我们可以加上一个箭头和一段文字，标注出sigmoid函数在x=0处的取值为0.5。修改上面的代码，加上注释：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = sigmoid(x)

plt.plot(x, y)
plt.annotate('sigmoid(x=0) = 0.5', xy=(0, 0.5), xytext=(3, 0.8),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sigmoid(x)')
plt.title('Sigmoid Function')
plt.show()

这段代码使用annotate函数表示在图像中加入一个文字和一个箭头。其中，xy参数指定箭头起始点的坐标，xytext参数指定注释文字的坐标，arrowprops参数指定箭头的属性。

运行这段代码，我们可以看到图像中的注释。这个注释表明sigmoid函数在x=0处的取值为0.5，也就是函数曲线在该点处经过y=0.5的水平线。

总之，Python可以轻松实现sigmoid函数图像的绘制和标注，使我们更好地理解和应用这个函数。