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()

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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()

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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()

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画一元二次函数：

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

plt.plot(x,y)
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
plt.show()

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