Cell In[1], line 4 plt.plot(x, sigmoid(x))plt.xlabel('x')plt.ylabel('sigmoid(x)')plt.title('Sigmoid Function')plt.show() ^ SyntaxError: invalid syntax

这是一个 Python 代码错误，可能是因为在 `plt.plot` 和 `plt.xlabel` 之间缺少了分号或换行符。正确的代码应该是：

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

请注意，每个函数调用应该单独占一行，这样代码才会更易于阅读和调试。

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NameError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 4 2 import numpy as np 3 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) ----> 4 plt.plot(x, sigmoid(x)) 5 plt.xlabel('x') 6 plt.ylabel('sigmoid(x)') NameError: name 'x' is not defined

这个错误是因为变量 x 没有被定义。你需要在调用 `plt.plot(x, sigmoid(x))` 之前定义 x 的值。

例如，你可以使用 `numpy` 库创建一个数组 x，然后将其传递给 `sigmoid` 函数来计算 y 值，然后使用 `plt.plot` 来显示结果。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

x = np.linspace(-10, 10, 100) # 创建一个包含 100 个值的数组 x，范围为 -10 到 10
y = sigmoid(x) # 计算对应的 y 值

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

在这个示例中，我们使用 `np.linspace` 函数创建一个包含 100 个值的数组 x，范围为 -10 到 10。然后将 x 传递给 `sigmoid` 函数来计算对应的 y 值，最后将 x 和 y 传递给 `plt.plot` 函数来显示结果。

font = {'family':'SimHei','size':18}#调节字体 import matplotlib import math def sigmoid(x): sig_y = 1/(1 + math.exp(-x)) return sig_y def prediction_function(age_list): fz = [] for age in age_list: y = clf.intercept_ + clf.coef_*age fz.append(sigmoid(y)) return fz plt.scatter(X_train,y_train,color = 'blue',label = '训练集') plt.scatter(X_test,y_test,color = 'red',label = '测试集') plt.plot(df.age.sort_values(),prediction_function(df.age.sort_values()), color = 'yellow') plt.legend(loc=2) plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('买保险的概率')

这段代码是关于机器学习中 logistic 回归的可视化部分，它绘制了训练集和测试集的散点图，并用黄色的曲线表示 logistic 回归模型的预测结果。其中，sigmoid 函数用于将线性回归的结果转换为概率值，prediction_function 函数用于计算给定年龄列表的预测结果。而这段代码中的 clf 是 logistic 回归模型的对象。