import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  

x = np.arange(-10, 10 , 0.1) #随机生成-10到10之间的数据，步长为0.1
y =1/ (1+np.exp(-x))            #函数
plt.figure(1)                          #图号
p1 = plt.subplot(211)          #绘图位置
p1.set_title('Sigmoid')          #标题名称
p1.axhline(0.5,ls='--', color='r')
p1.axvline(ls='--', color='r')
plt.plot(x, y)
 

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  

x = np.arange(-5, 5 , 0.1) #随机生成-5到5之间的数据，步长为0.1
y =2/ (1+np.exp(-2*x)) -1        #函数
plt.figure(1)                          #图号
p2 = plt.subplot(211)                   #绘图位置
plt.plot(x, y)
ax=plt.gca()
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
p2.set_title('tanh') 
p2.axhline(0,ls='--', color='r')
plt.show()

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  

x = np.arange(-10, 10 , 0.5)  #随机生成-5到5之间的数据，步长为1

y = np.maximum(0, x)

plt.figure(1)                          #图号
p3 = plt.subplot(111)                   #绘图位置
plt.plot(x, y)
ax=plt.gca()
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
p3.set_title('relu')
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

def tanh(x):
    return (np.exp(x) - np.exp(-x)) / (np.exp(x) + np.exp(-x))

def relu(x):
    return np.maximum(0, x)

x = np.arange(-5, 5, 0.1)
p1 = plt.subplot(311)
y = tanh(x)
p1.plot(x, y)
p1.set_title('tanh')
p1.axhline(ls='--', color='r')
p1.axvline(ls='--', color='r')

p2 = plt.subplot(312)
y = sigmoid(x)
p2.plot(x, y)
p2.set_title('sigmoid')
p2.axhline(0.5, ls='--', color='r')
p2.axvline(ls='--', color='r')

p3 = plt.subplot(313)
y = relu(x)
p3.plot(x, y)
p3.set_title('relu')
p3.axvline(ls='--', color='r')

plt.subplots_adjust(hspace=1)
plt.show()