我试图实现softmax函数（Softmax的雅可比矩阵）的导数矩阵。 我数学知道使用SoftMax（XI）的衍生物相对于X 1是： 其中红色增量是Kronecker符号。 到目前为止，我所实行的是： def softmax_grad(s):
# input s is softmax value of the original input x. Its shape is (1,n)
我有一个脚本在各种z处绘制一组(x,y)曲线。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,100)
z = np.linspace(0,30,30)
def y(z, x):
return z**(1-x)
for i in z:
plt.plot(x, y(i,
这是我的代码。它是一个函数，用于评估另一个函数在某个x值下的导数。即使对于分数阶导数（a），我也希望它返回有效的输出。 from scipy.special import gamma
import scipy.integrate as integrate
import sympy as sp
import scipy as sc
import math
def f(z):
r