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Sigmoid函数

一、Sigmoid函数详解

# Sigmoid函数详解图例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
ax = plt.subplot(111)
ax.spines['right'].set_color('none')

ax.spines['top'].set_color('none')

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')

ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

ax.yaxis.set_ticks_position('left')

ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
x = np.linspace(-10, 10, 256)

y = 1 / (1 + np.exp(-x))

plt.plot(x, y, c='r', label='Sigmoid')
# 描绘y=0.5和y=1.0两条直线

plt.yticks([0.0,0.5,1.0])

ax = plt.gca()

ax.yaxis.grid(True)
plt.xlabel('z')

plt.ylabel('g(z)')

plt.legend()

plt.show()

上图为Sigmoid函数图像，可以看出当z$z$趋于正无穷时，g(z)$g(z)$趋于1；当z$z$趋于负无穷时，g(z)$g(z)$趋于0。

标签：plt,函数,Sigmoid,微积分,spines,set,ax
来源： https://www.cnblogs.com/abdm-989/p/14117995.html