如何使用python绘制relu和grelu函数的图像，并显示x，y坐标轴

您好！感谢您的提问。以下是使用Python绘制ReLU和GReLU函数图像的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 绘制ReLU函数
def relu(x):
  return np.maximum(0, x)

x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y_relu = relu(x)

plt.plot(x, y_relu)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('ReLU Function')
plt.show()

# 绘制GReLU函数
def grelu(x, a):
  return np.maximum(0, x) + a * np.minimum(0, x) * np.exp(x / a)

a = 0.5
y_grelu = grelu(x, a)

plt.plot(x, y_grelu)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('GReLU Function')
plt.show()

这段代码会先绘制ReLU函数的图像，再绘制GReLU函数的图像。其中relu函数表示ReLU函数，grelu函数表示带参数a的GReLU函数。参数a的值越大，GReLU函数的中间部分就越光滑。图像右下角的标题标明了绘制的是哪个函数。x轴和y轴坐标会自动显示，并且可以缩放、拖动。

希望这个回答对您有帮助！

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绘制relu激活函数python代码

下面是Python中绘制ReLU激活函数的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def relu(x):
    """
    ReLU激活函数
    """
    return np.maximum(0, x)

x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = relu(x)

plt.plot(x, y)
plt.title('ReLU Activation Function')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Output')
plt.grid(True)
plt.show()

该代码使用matplotlib库绘制了ReLU激活函数的图像。首先使用np.arange函数生成数组x，用于表示输入的取值范围。然后使用relu函数计算每个输入值的输出值，并将结果保存在数组y中。最后使用plt.plot函数绘制x和y的图像，并添加标题、坐标轴标签以及网格线。运行该代码，将会得到一个ReLU激活函数的图像。

python绘制两函数曲线图

要绘制两个函数的曲线图，你可以使用Python中的matplotlib库。首先，你需要导入numpy库和matplotlib.pyplot库。然后，你可以使用numpy的arange函数创建一个x轴的数组，指定x轴的范围和步长。接下来，你可以使用for循环计算每个x值对应的函数值，并将这些值存储在相应的列表中。最后，使用plt.plot函数绘制曲线图，并可以使用plt.ylim函数指定y轴的范围。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(-5, 5, 0.1)
sigmoid, tanh = \[\], \[\]

for t in x:
    y_sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-t))
    sigmoid.append(y_sigmoid)
    
    y_tanh = np.tanh(t)
    tanh.append(y_tanh)

plt.plot(x, sigmoid, label='Sigmoid')
plt.plot(x, tanh, label='Tanh')
plt.legend()
plt.show()

这段代码将绘制Sigmoid函数和Tanh函数的曲线图。你可以根据需要修改x轴的范围、步长和函数的计算方式。同时，你还可以使用plt.ylim函数来限制y轴的范围。如果你想绘制其他函数的曲线图，只需在循环中计算相应的函数值，并使用plt.plot函数绘制即可。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python绘制简单函数曲线（包括坐标范围限制、刻度指定）](https://blog.csdn.net/yldmkx/article/details/123674659)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python绘制激活函数曲线图及其导数曲线图，激活函数包括sigmoid、relu、tanh](https://blog.csdn.net/qq_33538651/article/details/114413440)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python 绘制函数曲线图](https://blog.csdn.net/David_jiahuan/article/details/104260168)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]