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，下面是两个函数的图形：

1. `step_function`

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = step_function(x)

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


2. `sigmoid`

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = sigmoid(x)

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


相关问题

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

这是一个阶跃函数，即输入大于 0 时输出 1，否则输出 0。阶跃函数在神经网络中也经常被用作激活函数，特别是在二元分类问题中。当输入的值大于某个阈值时，神经元输出 1，表示属于正类；否则输出 0，表示属于负类。阶跃函数的缺点是不连续不光滑，不易优化，因此在实际应用中更常使用 sigmoid、ReLU、tanh、softmax 等激活函数。

np.array(x > 0, dtype=np.int)这段python代码啥意思

这段Python代码的意思是将一个条件表达式（x > 0）转换为一个NumPy数组，并使用np.int将数组元素的数据类型转换为整数类型。这个条件表达式会生成一个布尔值的数组，其中元素为True表示对应位置的元素满足条件（大于0），元素为False表示不满足条件。最后将布尔值数组转换为整数数组，其中True被转换为1，False被转换为0。这种转换通常用于二值化操作，将满足条件的元素置为1，不满足条件的元素置为0。