sigmoid函数绘制代码

Sigmoid函数是一种常用的激活函数，在神经网络中常用于处理连续值的概率输出。其数学公式为：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))，它将输入映射到0到1之间，尤其适合于二分类问题。

以下是sigmoid函数的一种简单Python代码实现：

import numpy as np

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

# 示例：生成并绘制sigmoid曲线
x_values = np.linspace(-10, 10, 400)  # 创建从-10到10的等间距数值
y_values = sigmoid(x_values)

plt.plot(x_values, y_values)
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Sigmoid Output')
plt.title('Sigmoid Function Visualization')
plt.show()

这段代码首先导入numpy库来处理数学计算，然后定义sigmoid函数。接着创建了一个范围广的x值数组，并应用sigmoid函数得到对应的y值。最后使用matplotlib库绘制出sigmoid函数的图形。

相关问题

sigmoid函数绘制

你可以使用Python中的matplotlib库来绘制sigmoid函数。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)
y = sigmoid(x)

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

这段代码会绘制出sigmoid函数的图像，x轴表示输入值，y轴表示sigmoid函数的输出值。通过调整`np.linspace()`函数中的参数，你可以改变x轴的范围和数据点的数量。

用python绘制sigmoid函数图代码

以下是用 Python 绘制 sigmoid 函数图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = sigmoid(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("sigmoid(x)")
plt.show()

运行代码后会绘制出 sigmoid 函数的图形。其中，`np.linspace(-10, 10, 1000)` 生成 -10 到 10 的 1000 个等间距的数值，`sigmoid(x)` 则是将该数组中的每个值作为自变量，计算出对应的 sigmoid 值。最后，使用 matplotlib 库绘制出 sigmoid 函数的图形。