def sigmoid(z): return 1.0/(1.0+math.exp(-z)) # random number def random_clamped(): return random.random()*2-1 # "神经元" class Neuron(): def __init__(self): self.biase = 0 self.weights = [] def init_weights(self, n): self.weights = [] for i in range(n): self.weights.append(random_clamped()) def __repr__(self): return 'Neuron weight size:{} biase value:{}'.format(len(self.weights), self.biase) # 层 class Layer(): def __init__(self, index): self.index = index self.neurons = [] def init_neurons(self, n_neuron, n_input): self.neurons = [] for i in range(n_neuron): neuron = Neuron() neuron.init_weights(n_input) self.neurons.append(neuron) def __repr__(self): return 'Layer ID:{} Layer neuron size:{}'.format(self.index, len(self.neurons)) 翻译

这是一个神经网络的 Python 代码。该代码定义了 sigmoid 函数、神经元类（Neuron）、神经元层类（Layer）等。

sigmoid(z) 函数用于计算 sigmoid 函数的值，sigmoid 函数常用于神经网络中，用于将输入数据转换为 0 到 1 之间的输出值。

random_clamped() 函数用于生成一个随机的浮点数，其取值范围在 -1 到 1 之间。

Neuron 类代表神经网络中的一个神经元，其包含一个偏置值（biase）和多个权重值（weights）。该类的 init_weights() 方法用于初始化权重值，其中 n 参数表示权重值的数量。

Layer 类代表神经网络中的一层神经元，其包含多个神经元（neurons）。该类的 init_neurons() 方法用于初始化神经元，其中 n_neuron 和 n_input 分别表示该层神经元的数量和每个神经元的输入数量。

最后，__repr__() 方法用于打印神经元和神经元层的信息。

相关问题

def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 将这段代码使用plot表示出来

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 生成数据
x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = sigmoid(x)

# 绘制图像
plt.plot(x, y)
plt.title('Sigmoid Function')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

绘制下列函数图形 1. def step_function(x): return np.array(x > 0, dtype=np.int) 2. def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))

好的，下面是绘制函数图形的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def step_function(x):
    return np.array(x > 0, dtype=np.int)

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

# 绘制 step function 图形
x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
y_step = step_function(x)
plt.plot(x, y_step)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.show()

# 绘制 sigmoid function 图形
y_sigmoid = sigmoid(x)
plt.plot(x, y_sigmoid)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.show()

这段代码会生成两个图形窗口，一个是 step function 的图形，一个是 sigmoid function 的图形。