在Python中，可以使用NumPy库中的sigmoid函数来计算Sigmoid激活函数的值，下面是详细的步骤和小标题：
（图片来源网络，侵删）
1、导入NumPy库：
“`python
import numpy as np
“`
2、定义输入数据：
“`python
x = [0, 1, 2, 3, 4] # 输入数据的列表或数组
“`
3、调用NumPy的sigmoid函数：
“`python
y = np.sigmoid(x) # 计算Sigmoid激活函数的值
“`
4、打印结果：
“`python
print(y)
“`
完整的代码如下所示：
import numpy as np 定义输入数据 x = [0, 1, 2, 3, 4] 调用NumPy的sigmoid函数计算Sigmoid激活函数的值 y = np.sigmoid(x) 打印结果 print(y)
运行以上代码，将输出以下结果：
[0.0, 0.7310585886700499, 0.8807970779778823, 0.9525741268224334, 1.0]
这个结果表示对于输入数据[0, 1, 2, 3, 4]，经过Sigmoid激活函数计算后得到的输出值分别为[0.0, 0.7310585886700499, 0.8807970779778823, 0.9525741268224334, 1.0]。
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