python之中提供了很多的运算符和数学计算模块可以完成对不同公式和函数在python内的实现，而一些比较特别和复杂的函数也可以在python内去实现。而这篇文章要来介绍的内容就是python实现softmax函数的方法，有详细的代码示例和解析一起往下看看吧。
一、softmax函数是什么
softmax函数是一个在数据分析和统计学之中常用到一种复杂函数，它的作用就是将一个事物或者是一个表达式的不同结果概率给输出，所以它又被称之为归一化指函数。而softmax函数计算时所要遵循的规则为从负无穷找到正无穷，然后使得计算结果向所有结果的概率加起来等于一，以及结果的概率不会有非负数这两个方面靠近。
二、python实现softmax函数
那么softmax函数在python内的表示实际上也是很简单的，需要用到python科学计算的常用库numpy。在这个函数之中需要传递进去一个序列，然后得到这个序列之中的最大值。
再让序列减去最大值得到新的序列，之后就是要调用exp()方法来得到序列的无理数。然后使用这个无理数去计算出e的指数次幂，因为e表示的就是传递进来参数所得到的无理数。使用sum()函数将计算后的无理数都加起来，然后指数次幂除以无理数和就得到了softmax函数的结果，代码示例如下：
import numpy as np def softmax(x): row_max = np.max(x) x = x - row_max x_exp = np.exp(x) x_sum = np.sum(x_exp) s = x_exp / x_sum return s
以上就是关于“Python如何实现softmax函数？Python实现softmax函数代码怎么写”的全部内容了，希望对你有所帮助。
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