python 画激活函数

在机器学习和深度学习中，激活函数是非常重要的一块。它可以引入非线性性，打破模型的线性限制，使模型可以更好地逼近真实关系，从而提高模型的精度。而Python作为一门广泛利用于机器学习和深度学习的编程语言，其具有丰富的第三方库可以直接调用，方便实现激活函数画图。

#首先导入所需要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#定义激活函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
#定义x轴值域
x = np.linspace(⑴0, 10, 1000)
#画出sigmoid函数
plt.plot(x, sigmoid(x))
#添加图表标题和x、y轴标签
plt.title('Sigmoid Function')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
#展现图表
plt.show()

以上代码中，我们使用NumPy库实现了sigmoid函数的定义，使用Matplotlib库实现了对sigmoid函数的画图。在定义sigmoid函数时，我们使用了NumPy库中的exp()函数，该函数返回输入值的指数值。在定义x轴值域时，我们使用了linspace()函数，其可以生成指定长度的数组，其中元素值均匀散布在给定的开始与结束值之间。在完成图表的画图后，我们使用show()函数显示出图表。

如果我们需要画出其他的激活函数，可以依照上述方法进行实现。下面给出一些经常使用的激活函数及其代码实现。

#ReLU激活函数
def relu(x):
return np.maximum(0, x)
#画出ReLU函数
plt.plot(x, relu(x))
plt.title('ReLU Function')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()
#LeakyReLU激活函数
def leaky_relu(x, alpha=0.2):
return np.maximum(alpha*x, x)
#画出LeakyReLU函数
plt.plot(x, leaky_relu(x))
plt.title('LeakyReLU Function')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()
#tanh激活函数
def tanh(x):
return np.tanh(x)
#画出tanh函数
plt.plot(x, tanh(x))
plt.title('tanh Function')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()

使用Python画图可以轻松地帮助我们理解各种激活函数，并可以通过直观的图形帮助我们掌握其特点和作用。