import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def softmax(x): exp_x = np.exp(x) softmax_x = exp_x / np.sum(exp_x) return softmax_x x = np.linspace(-10, 10, 100) y = softmax(x) plt.plot(x, y) plt.title("Softmax Function") plt.xlabel("X") plt.ylabel("Softmax(X)") plt.show()详细解释以上代码

这段代码实现了一个 Softmax 函数的可视化。首先导入了 NumPy 和 Matplotlib 库。然后定义了一个 softmax 函数，该函数输入一个向量 x，对其进行 softmax 变换，并返回变换后的向量 softmax_x。

在实现该函数时，首先使用 NumPy 库中的 exp 函数将向量 x 中的每个元素取指数，然后对其求和得到分母，最后将每个指数除以该分母得到变换后的向量 softmax_x。

接下来在主函数中，使用 linspace 函数生成了一个长度为 100 的向量 x，其取值范围从 -10 到 10。然后调用 softmax 函数对该向量进行变换，得到了变换后的向量 y。最后使用 Matplotlib 库中的 plot 函数将向量 x 和 y 画出来，并设置了标题、横坐标和纵坐标的标签，最终显示出了 Softmax 函数的图像。