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  • 2021-05-31 03:33:25

    目的: 发出 y = x ** 3 / (x * 3 + 1) 的图像

    1. 导入matplotlib模块还有numpy模块:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    2. 设置一个x的大致范围, 和y相对应的值域:

    x = np.arange(-100, 100, 0.001)
    y = x ** 3 / (3 * x + 1)
    

    3. 使用figure创建画布, 把参数传进plot里面:

    plt.figure()
    plt.plot(x, y, linestyle='--', color='red')

    4. 因为这个函数的范围太大, 并且在三分之一处出现断崖分布, 必须得缩小x轴和y轴的范围, 不然画图的误差会相当大:

    lt.xlim((-0.6, 0.6))
    plt.ylim((-0.6, 0.6))

    5. 对图像进行些许的美化:

    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

    6. 最后要使用show展示出来:

    plt.show()

    7. 效果如下:

    8. 所用代码:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.arange(-100, 100, 0.001)
    y = x ** 3 / (3 * x + 1)
    
    plt.figure()
    plt.plot(x, y, linestyle='--', color='red')
    plt.xlim((-0.6, 0.6))
    plt.ylim((-0.6, 0.6))
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
    plt.show()
    

     

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    画sigmoid激活函数:

    import numpy as np
    import matplotlib.pylab as plt
    
    def sigmoid(x):
        return 1/(1+np.exp(-x))  # sigmoid函数
    
    x = np.arange(-6.0,6.0,0.1)  # 限定x的范围,给什么区间画出来的就是在哪个区间
    y = sigmoid(x)  # 求y值
    
    plt.plot(x,y)
    plt.title("sigmoid")
    plt.ylim(0,1) # 指定y轴的范围,画出来的效果不一样
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    画Relu激活函数:

    import numpy as np
    import matplotlib.pylab as plt
    
    def relu(x):
        return np.maximum(0,x)  # relu函数
    
    x = np.arange(-6.0,6.0,0.1)  # 限定x的范围,给什么区间画出来的就是在哪个区间
    y = relu(x)  # 求y值
    
    plt.plot(x,y)
    plt.title("relu")
    plt.ylim(0,10) # 指定y轴的范围,画出来的效果不一样
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    画LeakyRelu激活函数

    import numpy as np
    import matplotlib.pylab as plt
    
    def leakyrelu(x):
        alpha = 0.1  # alpha的值并非固定
        return np.maximum(alpha*x,x)
    
    x = np.arange(-6.0,6.0,0.1)  # 限定x的范围,给什么区间画出来的就是在哪个区间
    y = leakyrelu(x)  # 求y值
    
    plt.plot(x,y)
    plt.title("leakyrelu")
    plt.ylim(-2,5) # 指定y轴的范围,画出来的效果不一样
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
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    import numpy as np
    import matplotlib.pylab as plt
    
    def func(x):
        return (x**2+2*x+1)  # 一元二次函数
    
    x = np.arange(-6.0,6.0,0.1)  # 限定x的范围,给什么区间画出来的就是在哪个区间
    y = func(x)  # 求y值
    
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    plt.title("f(x)=x**2+2x+1")
    plt.ylim(0,10) # 指定y轴的范围,画出来的效果不一样
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