python中如何使用matplotlib模块
这篇文章给大家介绍python中如何使用matplotlib模块，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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常见的激活函数效果图如下：
代码区：
#!E:\anaconda\python.exe
# -*-coding:utf-8 -*-
"""
功能：绘制激活函数 常见的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU、eru、leaky ReLU、softmax
时间：2019/10/6
"""
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# 1.sigmoid函数的表达式：f(x) = 1/(1+e^-x)
x = np.linspace(-6,6,200)
def sigmoid(x):
y = 1/(1+np.exp(-x))
return y
# 2.tanh的函数表达式： f(x) = (e^x-e^-x)/(e^x+e-x)
def tanh(x):
y = (np.exp(x) - np.exp(-x))/(np.exp(x) + np.exp(-x))
return y
#3. ReLu 的函数表达式： f(x)= 当x<0 f(x)0 当x>=0 f(x) = x
def ReLU(x):
y = []
for i in x:
if i >= 0:
y.append(i)
else:
y.append(0)
return y
#return np.maximum(x,[0]*100) #可以利用np中的maximum方法表示，也可以用上述方法
#4.elu 的函数表达式 f(x) x>=0 f(x)=x x<0 f(x) =a(e^x -1)
def elu(x,a):
y = []
for i in x:
if i>=0:
y.append(i)
else:
y.append(a*(np.exp(i)-1))
return y
#5.leaky ReLU 的函数表达式 x>=0 f(x)=x x<0 f(x) =0.01x
def LReLU(x):
y = []
for i in x:
if i>=0:
y.append(i)
else:
y.append(0.01*i)
return y
# softmax激活函数 softmax的表达式为：输入信号的指数函数除以所有输入信号的指数和
def softmax(x):
c = np.max(x) #解决溢出问题
exe_x = np.exp(x)
exe_s = np.sum(exe_x)
y = exe_x/exe_s
return y
plt.subplot(1,2,1) #画子图
plt.plot(x,sigmoid(x),c="red",lw="2",label = "sigmiod")
plt.plot(x,tanh(x),c="blue",lw="2",label = "tanh")
plt.plot(x,softmax(x),c="yellow",lw="2",label = "softmax")
plt.gca().spines["bottom"].set_position(("data",0)) #将函数图像移动到x轴(0,0)
plt.gca().spines["left"].set_position(("data",0)) #将函数图形移动到y轴(0,0)
plt.xlabel("x轴",fontproperties="SimHei")
plt.ylabel("y轴",fontproperties="SimHei")
plt.title("激活函数",fontproperties="SimHei")
plt.legend(loc="best")
plt.subplot(1,2,2)
plt.plot(x,ReLU(x),c="blue",lw="2",label="ReLU")
plt.plot(x,elu(x,0.1),c="yellow",lw="2",label="elu")
plt.plot(x,LReLU(x),c="green",lw="2",label="LReLU")
plt.gca().spines["bottom"].set_position(("data",0))
plt.gca().spines["left"].set_position(("data",0))
plt.xlabel("x轴",fontproperties="SimHei")
plt.ylabel("y轴",fontproperties="SimHei")
plt.title("激活函数",fontproperties="SimHei")
plt.legend(loc="best")
plt.show()
**
sigmoid激活函数：
**
优点：1.输出[0,1]之间，利用前向传播
2.连续函数，方便求导
缺点：1.容易产生梯度消失。一般5层以内就会产生梯度消失的现象。
2.输出不是以零为中心
3.大量运算时相当耗时(由于是幂函数)
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tanh激活函数：
**
优点：1.输出[-1,1]之间，利用前向传播
2.连续函数，方便求导
3.输出以零为中心
缺点：1.容易产生梯度消失。一般5层以内就会产生梯度消失的现象。
2.大量数据运算时相当耗时(由于是幂函数)
**
ReLU激活函数：
**
优点：1.解决了正区间梯度消失问题
2.易于计算
3.收敛速度快
缺点：1.输出不是以零为中心
2.某些神经元不能被激活，导致参数永远不能更新
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Leaky ReLU激活函数：
**
优点：
1.解决了正区间梯度消失问题
2.易于计算
3.收敛速度快
4.解决了某些神经元不能被激活
缺点：输出不是以零为中心
**
elu激活函数：
**
优点：
1.解决了正区间梯度消失问题
2.易于计算
3.收敛速度快
4.解决了某些神经元不能被激活
5.输出的均值为0
缺点：输出不是以零为中心
softmax激活函数：
**
一般用在分类的输出层作为激活函数
优点：
1.输出在[0,1]之间，可以当初概率
缺点：
在实际问题中，由于幂运算需要时间，而且softmax不会影响各元素的大小，因此输出层的softmax激活函数一般被省略。
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