tanh函数绘制用python
时间: 2024-05-01 20:22:43 浏览: 13
可以使用Python中的NumPy和Matplotlib库来绘制tanh函数。以下是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-5, 5, 100) # 生成-5到5之间的100个数据点
y = np.tanh(x) # 计算每个数据点的tanh值
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('tanh Function')
plt.show()
```
运行这段代码将会生成一张tanh函数的图像。你可以根据需要修改x的范围和数据点数目来调整曲线的光滑程度和精度。
相关问题
利用np函数制作tanh函数
可以使用NumPy库中的`numpy.tanh()`函数来制作tanh函数。如果需要手动实现tanh函数,可以使用以下公式:
tanh(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x))
其中,e表示自然对数的底数。下面是使用NumPy库中的`numpy.tanh()`函数实现tanh函数的示例代码:
``` python
import numpy as np
# 生成x的值
x = np.linspace(-5, 5, 100)
# 计算tanh函数的值
y = np.tanh(x)
# 绘制tanh函数的图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y)
plt.title('tanh Function')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
```
该代码将生成范围在-5和5之间的x值,计算对应的tanh函数的值,并绘制tanh函数的图像。
python绘制两函数曲线图
要绘制两个函数的曲线图,你可以使用Python中的matplotlib库。首先,你需要导入numpy库和matplotlib.pyplot库。然后,你可以使用numpy的arange函数创建一个x轴的数组,指定x轴的范围和步长。接下来,你可以使用for循环计算每个x值对应的函数值,并将这些值存储在相应的列表中。最后,使用plt.plot函数绘制曲线图,并可以使用plt.ylim函数指定y轴的范围。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(-5, 5, 0.1)
sigmoid, tanh = \[\], \[\]
for t in x:
y_sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-t))
sigmoid.append(y_sigmoid)
y_tanh = np.tanh(t)
tanh.append(y_tanh)
plt.plot(x, sigmoid, label='Sigmoid')
plt.plot(x, tanh, label='Tanh')
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码将绘制Sigmoid函数和Tanh函数的曲线图。你可以根据需要修改x轴的范围、步长和函数的计算方式。同时,你还可以使用plt.ylim函数来限制y轴的范围。如果你想绘制其他函数的曲线图,只需在循环中计算相应的函数值,并使用plt.plot函数绘制即可。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python绘制简单函数曲线(包括坐标范围限制、刻度指定)](https://blog.csdn.net/yldmkx/article/details/123674659)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python绘制激活函数曲线图及其导数曲线图,激活函数包括sigmoid、relu、tanh](https://blog.csdn.net/qq_33538651/article/details/114413440)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python 绘制函数曲线图](https://blog.csdn.net/David_jiahuan/article/details/104260168)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]