小编Ran*_*ker的帖子

对于标量变量x，我们知道如何在python中写出数值稳定的sigmoid函数：

def sigmoid(x):
    if x >= 0:
        return 1. / ( 1. + np.exp(-x) )
    else:
        return exp(x) / ( 1. + np.exp(x) )

对于标量列表z = [x_1, x_2, x_3, ...]，假设我们x_i事先不知道每个标量的符号，我们可以概括上面的定义并尝试：

def sigmoid(z):
    result = []
    for x in z:
        if x >= 0:
            result.append(1. / ( 1. + np.exp(-x) ) )
        else:
            result.append( exp(x) / ( 1. + np.exp(x) ) )
    return result

这似乎有效。但是，我觉得这可能不是最 Pythonic 的方式。我应该如何改进“清洁”方面的定义？说，有没有办法使用理解来缩短函数定义？

如果有人问过这个，我很抱歉，因为我在 SO 上找不到类似的问题。非常感谢您的时间和帮助！