小技巧（10）：使用Python绘制激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU、PReLU）图像
文章目录
- 一、单张绘制
-
- 1.1 代码
- 1.2 绘制结果
- 二、4张图绘制成1张图
-
- 2.1 代码
- 2.2 绘制结果
一、单张绘制
1.1 代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 0 设置字体
plt.rc('font',family='Times New Roman', size=15)
# 1.1 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
return 1. / (1 + np.exp(-x))
# 1.2 定义tanh函数
def tanh(x):
return (np.exp(x) - np.exp(-x)) / (np.exp(x) + np.exp(-x))
# 1.3 定义relu函数
def relu(x):
return np.where(x < 0, 0, x)
# 1.4 定义prelu函数
def prelu(x):
return np.where(x<0, x * 0.5, x)
# 2.1 定义绘制函数sigmoid函数
def plot_sigmoid():
x = np.arange(-10, 10, 0.1)
y = sigmoid(x)
fig = plt.figure()#如果使用plt.figure(1)表示定位（创建）第一个画板，如果没有参数默认创建一个新的画板，如果plt.figure(figsize = (2,2)) ，表示figure 的大小为宽、长
ax = fig.add_subplot(111)#表示前面两个1表示1*1大小，最后面一个1表示第1个
ax.spines['top'].set_color('none')#ax.spines设置坐标轴位置，set_color设置坐标轴边的颜色
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
ax.plot(x, y,color="black", lw=3)#设置曲线颜色，线宽
plt.xticks(fontsize=15)#设置坐标轴的刻度子字体大小
plt.yticks(fontsize=15)
plt.xlim([-10.05, 10.05])#设置坐标轴范围
plt.ylim([-0.02, 1.02])
plt.tight_layout()#自动调整子图参数
plt.show()#显示绘图
# 2.2 定义绘制函数tanh函数
def plot_tanh():
x = np.arange(-10, 10, 0.1)
y = tanh(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.plot(x, y, color="black", lw=3)
plt.xticks(fontsize=15)
plt.yticks(fontsize=15)
plt.xlim([-10.05, 10.05])
plt.ylim([-0.02, 1.02])
ax.set_yticks([-1.0, -0.5, 0.5, 1.0])
ax.set_xticks([-10, -5, 5, 10])
plt.tight_layout()
plt.show()
# 2.3 定义绘制函数relu函数
def plot_relu():
x = np.arange(-10, 10, 0.1)
y = relu(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
ax.plot(x, y, color="black", lw=3)
plt.xticks(fontsize=15)
plt.yticks(fontsize=15)
plt.xlim([-10.05, 10.05])
plt.ylim([-0.02, 1.02])
ax.set_yticks([2, 4, 6, 8, 10])
plt.tight_layout()
plt.show()
# 2.4 定义绘制函数prelu函数
def plot_prelu():
x = np.arange(-10, 10, 0.1)
y = prelu(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.plot(x, y, color="black", lw=3)
plt.xticks(fontsize=15)
plt.yticks(fontsize=15)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 3 运行程序
plot_sigmoid()
plot_tanh()
plot_relu()
plot_prelu()
1.2 绘制结果
（1）Sigmoid
(2)Tanh
(3)ReLU
(4)PReLU
二、4张图绘制成1张图
2.1 代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 0 设置字体
plt.rc('font',family='Times New Roman', size=15)
# 1.1 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
return 1. / (1 + np.exp(-x))
# 1.2 定义tanh函数
def tanh(x):
return (np.exp(x) - np.exp(-x)) / (np.exp(x) + np.exp(-x))
# 1.3 定义relu函数
def relu(x):
return np.where(x < 0, 0, x)
# 1.4 定义prelu函数
def prelu(x):
return np.where(x<0, x * 0.5, x)
# 2.1 定义绘制函数sigmoid函数
def plot_sigmoid(fig):
x = np.arange(-10, 10, 0.1)
y = sigmoid(x)
# fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(221)
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
ax.plot(x, y,color="black", lw=3)
plt.xticks(fontsize=15)
plt.yticks(fontsize=15)
plt.xlim([-10.05, 10.05])
plt.ylim([-0.02, 1.02])
plt.tight_layout()
# plt.show()
# 2.2 定义绘制函数tanh函数
def plot_tanh(fig):
x = np.arange(-10, 10, 0.1)
y = tanh(x)
# fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(222)
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.plot(x, y, color="black", lw=3)
plt.xticks(fontsize=15)
plt.yticks(fontsize=15)
plt.xlim([-10.05, 10.05])
plt.ylim([-0.02, 1.02])
ax.set_yticks([-1.0, -0.5, 0.5, 1.0])
ax.set_xticks([-10, -5, 5, 10])
plt.tight_layout()
# plt.show()
# 2.3 定义绘制函数relu函数
def plot_relu(fig):
x = np.arange(-10, 10, 0.1)
y = relu(x)
# fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(223)
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
ax.plot(x, y, color="black", lw=3)
plt.xticks(fontsize=15)
plt.yticks(fontsize=15)
plt.xlim([-10.05, 10.05])
plt.ylim([-0.02, 1.02])
ax.set_yticks([2, 4, 6, 8, 10])
plt.tight_layout()
# plt.show()
# 2.4 定义绘制函数prelu函数
def plot_prelu(fig):
x = np.arange(-10, 10, 0.1)
y = prelu(x)
# fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(224)
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.plot(x, y, color="black", lw=3)
plt.xticks(fontsize=15)
plt.yticks(fontsize=15)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 3 运行程序
fig = plt.figure()
plot_sigmoid(fig)
plot_tanh(fig)
plot_relu(fig)
plot_prelu(fig)
2.2 绘制结果
