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：

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。

相关问题

用numpy制作tanh函数

可以使用numpy提供的exp函数和tanh函数来制作tanh函数。具体代码如下：

import numpy as np

def tanh(x):
    return np.tanh(x)

# 生成一组数据
x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = tanh(x)

# 可视化函数图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('tanh function')
plt.show()

运行以上代码，即可生成tanh函数的图像。

绘制5种常见激活函数的图：Sigmoid 激活函数、tanh 激活函数、ReLU 激活函数、Leaky ReLU激活函数、ELU激活函数使用python实现

以下是使用Python绘制5种常见激活函数的图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Sigmoid 激活函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# tanh 激活函数
def tanh(x):
    return np.tanh(x)

# ReLU 激活函数
def relu(x):
    return np.maximum(0, x)

# Leaky ReLU 激活函数
def leaky_relu(x, alpha=0.01):
    return np.maximum(alpha * x, x)

# ELU 激活函数
def elu(x, alpha=1.0):
    return np.where(x > 0, x, alpha * (np.exp(x) - 1))

# 生成 x 值
x = np.linspace(-10, 10, 100)

# 绘制激活函数图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, sigmoid(x), label='Sigmoid')
plt.plot(x, tanh(x), label='tanh')
plt.plot(x, relu(x), label='ReLU')
plt.plot(x, leaky_relu(x), label='Leaky ReLU')
plt.plot(x, elu(x), label='ELU')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Activation')
plt.title('Activation Functions')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

希望这个代码可以帮助你绘制出Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU和ELU激活函数的图像。