matplotlib.pyplot绘制常见激活函数图像

通过绘制几个常见的激活函数图像，简单介绍pyplt绘制子图的方法，包括子图绘制，间距调整，子图和主图标题设置，子图坐标轴标签设置，子图坐标范围调整等。

下面是代码示例和绘图结果示例


# 该代码用于绘制常见激活函数的图像，同时作为一个matplotlib绘制子图的实例import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import math
import pygal
import matplotlib# 函数定义，这是截至2017.11比较常见的激活函数
def fun_Sigmoid(x: float):"""Sigmoid,逻辑函数"""y = 1 / (1 + math.exp(-x))return ydef fun_Tanh(x: float):"""双曲正切函数"""y = math.tanh(x)return ydef fun_ReLU(x: float):"""线性整流函数 Rectified Linear Unit，简称为ReLU"""y = max(0, x)return ydef fun_L_ReLU(x: float, alpha=0.01):"""Leaky ReLU函数"""if x < 0:y = alpha * xelse:y = xreturn ydef fun_ELU(x: float, alpha=1.0):"""Exponential Linear Unit函数"""if x < 0:y = alpha * (math.exp(x) - 1)else:y = xreturn ydef fun_SELU(x: float):"""SELU函数"""if x < 0:y = 1.0507 * 1.6733 * (math.exp(x) - 1)else:y = 1.0507 * xreturn ydef fun_Softplus(x: float):"""Softplus函数"""y = math.log(1 + math.exp(x))return ydef fun_Swish(x: float):"""Swish函数"""y = x / (1 + math.exp(-x))return y# 设置显示中文字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用于正常显示中文，参数可更改为其他字体
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用于正常显示正负号
# 设置文件路径和文件名
filepath = r'.\user_output'
filename = r'\activation_function_fig.png'x_list = np.linspace(-10, 10, num=10000)  # 设置自变量x的范围
line_color_list = ['#c62828', '#ad1457', '#6a1b9a','#4527a0', '#1565c0', '#00838f', '#2e7d32', '#f9a825']  # 用于指定线颜色的列表
list_name_list = ['y_list_sig', 'y_list_tanh', 'y_list_relu','y_list_lrelu', 'y_list_elu', 'y_list_selu', 'y_list_soft', 'y_list_swish']  # 指定因变量y列表的名字
fun_list = [fun_Sigmoid, fun_Tanh, fun_ReLU,fun_L_ReLU, fun_ELU, fun_SELU, fun_Softplus, fun_Swish]  # 保存函数名的列表
fun_name_list = ['Sigmoid', 'Tanh', 'ReLU','Leaky ReLU', 'ELU', 'SELU', 'Softplus', 'Swish']  # 保存激活函数名字的列表
y_array_list = []  # 创建用于保存不同函数得出的因变量序列的列表
for list_name in list_name_list:list_name = np.array([])y_array_list.append(list_name)  # 先使用空列表填充列表
for i in range(len(list_name_list)):for a_x in x_list:y_array_list[i] = np.append(y_array_list[i], fun_list[i](a_x))  # 将计算得到的y序列放入列表# plt.figure(figsize=(15, 15), dpi=80) #这部分是绘制主图的
# plt.xticks(np.linspace(-10, 10, 20))
# plt.yticks(np.linspace(-10, 10, 20))main_fig, sub_fig = plt.subplots(2, 4, figsize=(18, 10), dpi=300) # 创建图形，指定子图的排列（行，列），同时设置图形的大小和分辨率
# print(type(main_fig), type(sub_fig))
# 这个函数返回的是一个元组（tuple）。这个元组中包含了一个<class 'matplotlib.figure.Figure'>和一个<class 'numpy.ndarray'>。
# 这个<class 'numpy.ndarray'>中保存了子图对象
# 这种调用方法相当于将元组解压后传递给两个变量
for i in range(4):  # 绘制第一行的四个图sub_fig[0][i].plot(x_list, y_array_list[i], color=line_color_list[i], label=str(fun_name_list[i]), linewidth=1.5)# 由于sub_fig数组中保存了子图对象，因此调用时可以使用索引，传入参数（自变量序列，因变量序列，线的颜色，线的标签，线宽）等sub_fig[0][i].legend()  # 设置显示图例sub_fig[0][i].grid()  # 设置显示网格sub_fig[0][i].set_title(fun_name_list[i])  # 设置显示子图标题sub_fig[0][i].set_xlabel('X')  # 设置显示子图的xy轴标签sub_fig[0][i].set_ylabel('Y')# sub_fig[0][i].set_xlim(-10.0, 10.0)  # 设置子图的坐标范围# sub_fig[0][i].set_ylim(-10.0, 10.0)
for i in range(4):  # 绘制第二行的四个图sub_fig[1][i].plot(x_list, y_array_list[i + 4], color=line_color_list[i + 4], label=str(fun_name_list[i + 4]),linewidth=1.5)sub_fig[1][i].legend()sub_fig[1][i].grid()sub_fig[1][i].set_title(fun_name_list[i + 4])sub_fig[1][i].set_xlabel('X')sub_fig[1][i].set_ylabel('Y')# sub_fig[1][i].set_xlim(-10.0, 10.0)  # 设置子图的坐标范围# sub_fig[1][i].set_ylim(-10.0, 10.0)
main_fig.suptitle('Common Activation Functions')  # 设置主图的标题
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=0.3, hspace=0.25)
# 调整子图的布局间距等，wspace宽度方向的间距，hspace高度方向的间距（note：此处应当有其他方法，但目前未知）plt.savefig(filepath + filename)  # 保存文件
plt.show()# 使用pygal绘制
fun_fig = pygal.Line()
for i in range(len(y_array_list)):fun_fig.add(fun_name_list[i], y_array_list[i])
# fun_fig.range(-20, 20)
fun_fig.render_to_file('.\user_output\fun_fig.svg')

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