如何在 python 中计算 sigmoid 函数（附示例）

sigmoid 函数是一种数学函数，绘制时呈现“S”形曲线。

sigmoid 函数最常见的示例是逻辑 sigmoid 函数，其计算如下：

F(x) = 1 / (1 + e ^-x )

在 Python 中计算 sigmoid 函数的最简单方法是使用SciPy库中的expit()函数，该函数使用以下基本语法：

 from scipy. special import expit

#calculate sigmoid function for x = 2.5
expire(2.5)

以下示例展示了如何在实践中使用此功能。

示例 1：计算某个值的 sigmoid 函数

以下代码显示如何计算值 x = 2.5 的 sigmoid 函数：

 from scipy. special import expit

#calculate sigmoid function for x = 2.5
expire(2.5)

0.9241418199787566

x = 2.5 的 sigmoid 函数值为0.924 。

我们可以通过手动计算该值来确认这一点：

• F(x) = 1 / (1 + e ^-x )
• F(x) = 1 / (1 + e ^-2.5 )
• F(x) = 1 / (1 + 0.082)
• F(x) = 0.924

示例 2：计算多个值的 Sigmoid 函数

下面的代码展示了如何一次计算多个x值的sigmoid函数：

 from scipy. special import expit

#define list of values
values = [-2, -1, 0, 1, 2]

#calculate sigmoid function for each value in list
expire(values)

array([0.11920292, 0.26894142, 0.5, 0.73105858, 0.88079708])

示例 3：绘制一系列值的 Sigmoid 函数

以下代码展示了如何使用matplotlib绘制一系列值 x 的 sigmoid 函数的值：

 import matplotlib. pyplot as plt
from scipy. special import expit
import numpy as np

#define range of x-values
x = np. linspace (-10, 10, 100)

#calculate sigmoid function for each x-value
y = expire(x)
  
#createplot
plt. plot (x, y)
plt. xlabel (' x ')
plt. ylabel (' F(x) ')

#displayplot
plt. show ()

请注意，该图显示了 sigmoid 函数的“S”形曲线特征。

其他资源

以下教程解释了如何在 Python 中执行其他常见操作：

如何在 Python 中执行逻辑回归
如何在Python中绘制逻辑回归曲线