import numpy as np def sigmoid(matrix): """Applies sigmoid function to NumPy matrix""" return 1 / (1 + np.exp(-matrix))

确实，要实现一个sigmoid函数应用于NumPy矩阵，你可以这样做：

import numpy as np

def sigmoid(matrix):
    """
    Applies sigmoid function to each element of a NumPy matrix.

    Arguments:
    matrix -- A numpy array of any shape

    Returns:
    s -- Sigmoid applied to each element of the input matrix
    """
    # 使用numpy的exp函数计算e的元素负数次幂，再加1并取倒数
    s = 1 / (1 + np.exp(-matrix))
    
    return s

当你调用这个函数时，它会作用于矩阵中的每个元素，返回对应元素的sigmoid值。

示例：

# 创建一个二维数组
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
sigmoid_result = sigmoid(matrix)
print(sigmoid_result)

这将输出每个元素经过sigmoid变换后的结果。