def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 将这段代码使用plot表示出来

时间: 2023-05-26 10:07:04 浏览: 150
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) # 生成数据 x = np.linspace(-10, 10, 1000) y = sigmoid(x) # 绘制图像 plt.plot(x, y) plt.title('Sigmoid Function') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show()
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用python绘制下列函数图形def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))

好的,您可以使用Matplotlib库来绘制函数图形。请先确保已经安装了NumPy和Matplotlib库。 下面是代码示例: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) x = np.linspace(-10, 10, 200) # 在-10到10之间生成200个点 y = sigmoid(x) plt.plot(x, y) plt.title('Sigmoid Function') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show() ``` 运行该代码,您将看到一个sigmoid函数的图形。您可以根据需要更改x轴和y轴的标签、标题等属性。

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` ```python 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() ``` ![step_function](https://i.imgur.com/zgK9S1S.png) 2. `sigmoid` ```python 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() ``` ![sigmoid](https://i.imgur.com/qXw5e7F.png)
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###function approximation f(x)=sin(x) ###2018.08.14 ###激活函数用的是sigmoid import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-3, 3, 600) # print(x) # print(x[1]) x_size = x.size y = np.zeros((x_size, 1)) # print(y.size) for i in range(x_size): y[i] = math.sin(2*math.pi*0.4*x[i])+ math.sin(2*math.pi*0.1*x[i]) + math.sin(2*math.pi*0.9*x[i]) # print(y) hidesize = 10 W1 = np.random.random((hidesize, 1)) # 输入层与隐层之间的权重 B1 = np.random.random((hidesize, 1)) # 隐含层神经元的阈值 W2 = np.random.random((1, hidesize)) # 隐含层与输出层之间的权重 B2 = np.random.random((1, 1)) # 输出层神经元的阈值 threshold = 0.005 max_steps = 1001 def sigmoid(x_): y_ = 1 / (1 + math.exp(-x_)) return y_ E = np.zeros((max_steps, 1)) # 误差随迭代次数的变化 Y = np.zeros((x_size, 1)) # 模型的输出结果 for k in range(max_steps): temp = 0 for i in range(x_size): hide_in = np.dot(x[i], W1) - B1 # 隐含层输入数据 # print(x[i]) hide_out = np.zeros((hidesize, 1)) # 隐含层的输出数据 for j in range(hidesize): # print("第{}个的值是{}".format(j,hide_in[j])) # print(j,sigmoid(j)) hide_out[j] = sigmoid(hide_in[j]) # print("第{}个的值是{}".format(j, hide_out[j])) # print(hide_out[3]) y_out = np.dot(W2, hide_out) - B2 # 模型输出 # print(y_out) Y[i] = y_out # print(i,Y[i]) e = y_out - y[i] # 模型输出减去实际结果。得出误差 ##反馈,修改参数 dB2 = -1 * threshold * e dW2 = e * threshold * np.transpose(hide_out) dB1 = np.zeros((hidesize, 1)) for j in range(hidesize): dB1[j] = np.dot(np.dot(W2[0][j], sigmoid(hide_in[j])), (1 - sigmoid(hide_in[j])) * (-1) * e * threshold) dW1 = np.zeros((hidesize, 1)) for j in range(hidesize): dW1[j] = np.dot(np.dot(W2[0][j], sigmoid(hide_in[j])), (1 - sigmoid(hide_in[j])) * x[i] * e * threshold) W1 = W1 - dW1 B1 = B1 - dB1 W2 = W2 - dW2 B2 = B2 - dB2 temp = temp + abs(e) E[k] = temp if k % 100 == 0: print(k) plt.figure() plt.plot(x, Y) plt.plot(x, Y, color='red', linestyle='--') plt.show()这个程序如何每迭代100次就输出一次图片

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