如果把-放在x前面使您感到困惑，您可以简单地声明1 / np.exp(x)。

def sigmoid(x):
     return 1 /(1 + 1 / np.exp(x))

sigmoid(0.458)

另一种方式

>>> def sigmoid(x):
...     return 1 /(1+(math.e**-x))
...
>>> sigmoid(0.458)

可以计算为:

import math
def sigmoid(x):
  return 1 / (1 + math.exp(-x))

或概念性的，更深的，没有任何进口性的:

def sigmoid(x):
  return 1 / (1 + 2.718281828 ** -x)

或者你可以对矩阵使用numpy:

import numpy as np #make sure numpy is already installed
def sigmoid(x):
  return 1 / (1 + np.exp(-x))

如果把-放在x前面使您感到困惑，您可以简单地声明1 / np.exp(x)。

def sigmoid(x):
     return 1 /(1 + 1 / np.exp(x))

sigmoid(0.458)

import numpy as np

def sigmoid(x):
    s = 1 / (1 + np.exp(-x))
    return s

result = sigmoid(0.467)
print(result)

上面的代码是python中的逻辑sigmoid函数。 如果已知x = 0.467， s型函数F(x) = 0.385。你可以尝试在上面的代码中替换任何你知道的x值，你会得到一个不同的F(x)值。

一个班轮…

In[1]: import numpy as np

In[2]: sigmoid=lambda x: 1 / (1 + np.exp(-x))

In[3]: sigmoid(3)
Out[3]: 0.9525741268224334