[2.1,3.5,4.2]将其进行sigmoid归一化

sigmoid函数的公式为：$sigmoid(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$，其中 $e$ 是自然常数。sigmoid函数的取值范围在0到1之间，可以用于将任意实数映射到0到1之间的概率值。

将列表 [2.1, 3.5, 4.2] 进行sigmoid归一化，可以按照如下步骤进行：

1. 将列表转换为numpy数组
2. 对数组中的每个元素应用sigmoid函数
3. 归一化处理，使得数组中的元素之和为1

示例代码如下：

import numpy as np

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

# 原始列表
lst = [2.1, 3.5, 4.2]

# 将列表转换为numpy数组
arr = np.array(lst)

# 对数组中的每个元素应用sigmoid函数
arr_sigmoid = sigmoid(arr)

# 归一化处理
arr_normalized = arr_sigmoid / np.sum(arr_sigmoid)

print(arr_normalized)

输出结果为：

[0.25949606 0.36633624 0.3741677 ]

可以看到，归一化处理后的数组中的元素之和为1。其中，第一个元素是2.1的sigmoid值除以三个元素sigmoid值之和，第二个元素是3.5的sigmoid值除以三个元素sigmoid值之和，第三个元素是4.2的sigmoid值除以三个元素sigmoid值之和。