作图
完整代码
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
def sigmoid(z):
return 1/(1+np.exp(-z))
fig = plt.figure()
ax= fig.add_subplot(111)
# 画坐标轴
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #用bottom代替x轴
ax.yaxis.set_ticks_position('left') #用left代替y轴
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#axes 百分比
xq=np.arange(-6,10)
yq = sigmoid(xq)
ax.plot(xq,yq)
# 标出特殊点
point = 4.6
ax.scatter(point,sigmoid(point),c='r')
ax.plot([point,point],[0,sigmoid(point)],'--') #作垂向虚线
point2 = -4.6
ax.scatter(point2,sigmoid(point2),c='r')
ax.plot([point2,point2],[0,sigmoid(point2)],'--')
# 添加注释
ax.annotate(r'sigmoid(4.6)$\APProx$ 1',xy=(point,sigmoid(point)),xytext=(+5,+1.1),arrowprops=dict(arrowstyle='->')) # 注释内容，位置，偏移情况，箭头指向
ax.annotate(r'sigmoid(-4.6)$\approx$ 0',xy=(point2,sigmoid(point2)),xytext=(-5,0.2),arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
fig.savefig(r'E:\360Downloads\pp.png',dpi=200)
- 三维图形
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import tensorflow as tf
def func(x,y):
z=(x*x+y-11)**2+(x+y*y-7)**2
return z
x=tf.linspace(-6.,6.,20)
y=tf.linspace(-6.,6.,20)
x,y=tf.meshgrid(x,y)
z=func(x,y)
fig=plt.figure()
ax=fig.gca(projection='3d')
ax.plot_surface(x,y,z)
# ax.view_init(60,-30)
plt.xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
plt.show()
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