当α分别等于0.1，0.5，0.8的值时用python绘制函数rI/(1 + αI)

可以使用Python中的matplotlib库来绘制该函数。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义函数
def func(I, alpha):
    return alpha*I/(1+alpha*I)

# 设置参数
alphas = [0.1, 0.5, 0.8]
I = np.linspace(0, 10, 1000)

# 绘制图像
for alpha in alphas:
    plt.plot(I, func(I, alpha), label='alpha={}'.format(alpha))

# 添加标题，坐标轴标签和图例
plt.title('rI/(1 + αI)')
plt.xlabel('I')
plt.ylabel('rI/(1 + αI)')
plt.legend()

# 显示图像
plt.show()

运行该代码会得到一个包含三条曲线的图像，分别对应于alpha等于0.1，0.5和0.8时的函数值。可以根据需要修改参数和绘图样式。

相关问题

通过改变α的值用matlab绘制函数rI/(1 + αI)

可以通过以下代码使用MATLAB绘制函数rI/(1 + αI)的图像：

% 设置参数
r = 1;
alpha = 0.1;

% 定义 I 的取值范围
I = linspace(-10, 10, 1000);

% 计算函数值
y = r * I ./ (1 + alpha * I);

% 绘制图像
plot(I, y);
xlabel('I');
ylabel('rI/(1 + αI)');
title(['α = ', num2str(alpha)]);

运行代码，会得到一个包含函数曲线的图像，其中横轴为I，纵轴为rI/(1 + αI)，而α的值为0.1。你可以根据需要调整α的值来观察函数曲线的变化。

根据公式 T=100/1+α exp （Σ3 i=1 Wi Xi） 写代码

以下是一个可能的 Python 代码示例：

import math

def calculate_T(alpha, W1, W2, W3, X1, X2, X3):
    # 计算指数部分
    exponent = W1*X1 + W2*X2 + W3*X3
    # 计算分母
    denominator = 1 + alpha*math.exp(exponent)
    # 计算 T 值
    T = 100 / denominator
    return T

在上面的代码中，我们定义了一个名为 `calculate_T` 的函数，该函数接受 `alpha`、`W1`、`W2`、`W3`、`X1`、`X2` 和 `X3` 七个参数。

首先，我们计算指数部分 `exponent`，它是三个权重和特征值的乘积之和。

然后，我们计算分母 `denominator`，它是 `1` 加上 `alpha` 乘以指数的指数。

最后，我们计算 T 值，它是 `100` 除以分母。

可以如下调用该函数：

T = calculate_T(0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 0.1, 0.2, 0.3)
print(T)

这将输出计算得到的 T 值。