高斯核函数python代码3D可视化波浪图

以下是一个使用高斯核函数生成3D可视化波浪图的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 生成网格数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.zeros((100, 100))

# 高斯核函数
def gaussian_kernel(x1, y1, x2, y2, sigma=1):
    return np.exp(-((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2) / (2*sigma**2))

# 计算波浪图
for i in range(100):
    for j in range(100):
        Z[i,j] = gaussian_kernel(X[i,j], Y[i,j], 0, 0)

# 3D可视化
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

运行代码后，将会得到一个高斯核函数生成的波浪图的3D可视化结果。可以根据需要调整参数，如高斯核函数的sigma值，来生成不同形态的波浪图。