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。

相关问题

用python画出sigmoid函数

可以使用Python的matplotlib库来绘制sigmoid函数。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 生成x轴数据
x = np.linspace(-10, 10, 100)

# 绘制sigmoid函数曲线
plt.plot(x, sigmoid(x), label='sigmoid')

# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title('Sigmoid Function')

# 显示图像
plt.show()

运行以上代码，即可生成sigmoid函数的曲线图。

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：