def sigmoid(x): y=1/(1+np.exp(-x)) return np.array(y,float) def show_sigmoid(x): y=sigmoid(x) plt.plot(x,y,label='sigmoide',color='turquoise') plt.legend(loc='best') plt.figure() x1 = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) show_sigmoid(x1) d

这段代码的作用是定义 sigmoid 函数并画出其图像。sigmoid 函数是一个常用的非线性激活函数，常用于神经网络中，其可以将任意输入值映射到0-1之间的输出值，具有平滑、单调递增、导数易于求解等优点。在这段代码中，sigmoid 函数的定义使用了 numpy 库的 exp 函数和数组运算，而 show_sigmoid 函数则是以 x 轴为输入值，y 轴为对应的 sigmoid 函数值，绘制出 sigmoide 的图像，并加上图例。最后，代码通过调用 show_sigmoid 函数来画出整个图像。