我正在尝试模拟一些数据，其中响应可能是正确的 (1) 或错误的 (0)。因此，我试图找到一个分布，其中有四个条件（在本例中为圆的度数）。
因此，x 轴是 pi/2, pi, pi 1.5, 2 pi。我已将其从 0 标准化为 1 以使其更容易。在 y 轴上，我希望回答正确的概率是 0-1 或 0-100 等。我试图生成/绘制一个 sigmoid 函数，这样当条件接近 1 时概率更高，当条件接近 1 时概率更低条件更接近于 0。
我似乎无法在 0 和 1 之间生成 sigmoid，它只会给我一条直线，除非我设置 x = np.linspace (-10,10,10)。我怎样才能做到这一点？我目前拥有的代码如下。谢谢！
我最初打算使用 beta 分布，因为它更适合（因为它是围绕一个圆的度数），但似乎无法将其变成我想要的形状。任何帮助将不胜感激！
def sigmoid(x,x0=0,k=0.5):
return (1 / (1 + np.exp(-x)))
x = np.linspace(0,1,10)