Python：a=g(z)= 1/（1+e^z）, z= x1 * w1 + x2 *w2 + ... + zn * wn. n由用户输入，写出求解函数。

在Python中，你可以使用numpy库来计算这样的函数，因为它支持向量化操作，并且能够处理用户输入的维度。这里是一个简单的例子，如何编写一个函数来计算给定权重和特征的sigmoid激活值：

import numpy as np

def sigmoid_function(x):
    # 定义sigmoid函数
    def g(z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))

    def a(n, x1, w1, x2, w2, ..., xn, wn):  # 接收n、x向量和权重向量作为参数
        # 将权重和特征相乘并求和
        z = np.dot(x[:n], w)  # 假设权重w是一个列表或数组，对应着[x1, ..., xn]
        
        # 返回sigmoid函数的结果
        return g(z)

    # 获取用户输入的维度n
    n = int(input("请输入特征向量的维数n："))

    # 提示用户输入特征值
    x_data = list(map(float, input(f"请输入特征值{x1}, {x2}, ..., {xn}: ").split()))

    # 用户输入权重
    weights = list(map(float, input("请输入权重w1, w2, ..., wn: ").split()))

    # 计算激活值
    result = a(n, *x_data, *weights)
    
    return result

# 使用示例
result = sigmoid_function(3, 0.5, 0.7, -1.2, 0.9, 1.8)
print("计算结果:", result)