old_contents: import numpy as np
  
  def sigmoid(x):
      """sigmoid
      シグモイド関数
      """
      y = 1 / (1 + np.exp(-x))
      return y
  
  def softmax(x):
      """softmax
      ソフトマックス関数
      """
      c = np.max(x)
      exp_x = np.exp(x - c)
      sum_exp_x = np.sum(exp_x)
  
      return exp_x / sum_exp_x
  
new_contents: import numpy as np
  
  def sigmoid(x):
      """sigmoid
      シグモイド関数
      """
      return 1 / (1 + np.exp(-x))
  
  def softmax(x):
      """softmax
      ソフトマックス関数
      """
      if x.ndim == 2:
          x = x.T
          x = x - np.max(x, axis=0)
          y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0)
          return y.T
  
      x = x - np.max(x)
      return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x))
  
  def sigmoid_grad(x):
      """sigmoid_grad
      シグモイド関数の勾配"""
      return (1.0 - sigmoid(x)) * sigmoid(x)
  
subject: fix function.py