绘制对数几率函数python

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = logit(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('logit(x)')
plt.title('Logistic Function')
plt.show()

相关问题

python绘制对数几率函数图像代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def logit(x):
return np.log(x/(1-x))

x = np.linspace(0.01, 0.99, 100)
y = logit(x)

plt.plot(x, y)
plt.title('Logistic Function')
plt.xlabel('Probability')
plt.ylabel('Log Odds')
plt.show()

对数函数图像 python

对数函数是一种常见的数学函数，在数学中它用来表示以某个常数为底的对数运算。在Python中，我们可以使用math库中的log()函数来计算对数。

对数函数的图像可以用来描述指数增长或指数衰减的情况。一般来说，对数函数的图像是关于y轴对称的，并且在x轴正半轴上是单调递增的。

为了绘制对数函数的图像，我们可以使用matplotlib库。首先，导入matplotlib库并使用numpy库生成一组x值。然后，使用log()函数计算对应的y值。最后，使用plot()函数将x和y值绘制成图像。

下面是使用Python绘制对数函数图像的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0.1, 10, 100)  # 生成一组x值
y = np.log(x)  # 计算对应的y值

plt.plot(x, y)  # 绘制对数函数图像
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Logarithmic Function')
plt.grid(True)
plt.show()

以上代码中，使用linspace()函数生成了100个从0.1到10的等间距的x值。然后，使用log()函数计算了对应的y值。最后，使用plot()函数将x和y值绘制成图像。通过添加标签和标题，以及启用网格线，可以使图像更加完整。

使用以上代码，我们可以得到一条以原点为对称轴的对数函数图像。随着x的增大，对数函数的值也逐渐增大，但增长速度逐渐减慢。这种特性使得对数函数在处理指数增长或指数衰减的情况时非常有用。