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

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()

相关问题

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：

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，下面是绘制函数图形的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

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

# 绘制 step function 图形
x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
y_step = step_function(x)
plt.plot(x, y_step)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.show()

# 绘制 sigmoid function 图形
y_sigmoid = sigmoid(x)
plt.plot(x, y_sigmoid)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.show()

这段代码会生成两个图形窗口，一个是 step function 的图形，一个是 sigmoid function 的图形。