In [ ]:
# シグモイド関数のデータを作成する
In [13]:
# 関数を作成
import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1/(1+np.exp(-x)) # math.exp(x)だとスカラーしか受け付けない．np.exp(x)としてリスト全体を受けて，リストを返すのがコツ．
In [15]:
# 関数をグラフ表示
import matplotlib.pyplot as plt
# 定義域を設定
xmin = -5.0
xmax = 5.0
num = 100 # xminからxmaxまでをnum個で区切る
x = np.linspace(xmin, xmax, num)
# 関数から値域を取得
y = sigmoid(x)
# 点どうしを直線でつなぐ
plt.plot(x, y)
# 適切な表示範囲を指定
plt.xlim(xmin, xmax)
# グリッド追加
plt.grid(True)
# 表示
plt.show()
In [16]:
# データをファイル出力
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"x":x,"y":y})
df.to_csv("data.csv")
df.to_csv("data.csv", header=None, index=False)
x = np.round(x, 3)
y = np.round(y, 3)
df = pd.DataFrame({"x":x,"y":y})
df.to_csv("data.csv", header=None, index=False)
In [36]:
# データファイルにノイズを加える．
def sigmoid(x):
return 1/(1+np.exp(-x)) + np.random.normal(0, 0.05, len(x))
x = np.linspace(xmin, xmax, num)
x += np.random.normal(0, 0.5, len(x))
y = sigmoid(x)
plt.scatter(x, y)
plt.xlim(xmin, xmax)
plt.grid(True)
plt.show()
df = pd.DataFrame({"x":x,"y":y})
df.to_csv("data.csv", header=None, index=False)
In [ ]: