写一段体现sigmoid函数的python代码

下面是一个简单的 Python 代码段，用于计算 Sigmoid 函数的输出：

import math

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + math.exp(-x))

此函数接受一个数字作为输入，并返回其 Sigmoid 函数的输出。您可以通过将任何数字（正数、负数或零）传递给它来测试此函数。

相关问题

sigmoid函数用Python写

Sigmoid 函数可以用 Python 来表示，一种常见的写法如下：

import numpy as np

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

在这段代码中，我们导入了 `numpy` 库，并定义了一个名为 `sigmoid` 的函数，它接收一个数值参数 `x`，并返回 `1/(1 + np.exp(-x))` 的值。其中，`np.exp` 函数返回 `e^x` 的值，`e` 是自然常数（约等于 2.718）。

sigmoid函数绘制代码

Sigmoid函数是一种常用的激活函数，在神经网络中常用于处理连续值的概率输出。其数学公式为：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))，它将输入映射到0到1之间，尤其适合于二分类问题。

以下是sigmoid函数的一种简单Python代码实现：

import numpy as np

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

# 示例：生成并绘制sigmoid曲线
x_values = np.linspace(-10, 10, 400)  # 创建从-10到10的等间距数值
y_values = sigmoid(x_values)

plt.plot(x_values, y_values)
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Sigmoid Output')
plt.title('Sigmoid Function Visualization')
plt.show()

这段代码首先导入numpy库来处理数学计算，然后定义sigmoid函数。接着创建了一个范围广的x值数组，并应用sigmoid函数得到对应的y值。最后使用matplotlib库绘制出sigmoid函数的图形。