surf=ax.plot_surface(theta0_vals,theta1_vals,J_vals,cmap="coolwarm")

这段代码是用来绘制三维图形的。具体来说，它使用`plot_surface`函数绘制一个三维曲面，其横轴和纵轴分别是`theta0_vals`和`theta1_vals`，曲面高度则由`J_vals`决定，使用`coolwarm`颜色映射方案进行着色。这种图形通常用于可视化损失函数，以便更好地了解模型的拟合情况。

相关问题

fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1,projection='3D') surf=ax.plot_surface(w,b,l_sum/3,camp=cm.coolwarm) fig.colorbar(surf,shrink=0.5,aspect=10) plt.ylabel('b') plt.xlabel('w') plt.title('cost value') plt.show()

这是一个使用Matplotlib库和Numpy库绘制3D图形的代码。具体来说，这个代码创建了一个名为fig的Figure对象，然后在其上添加了一个名为ax的3D子图。接着，代码使用ax对象的plot_surface方法绘制了一个三维曲面图，其中w和b是自变量，l_sum是代价函数，cm.coolwarm是颜色图谱。然后，使用fig对象的colorbar方法添加了一个颜色条，shrink=0.5和aspect=10是颜色条的参数。接下来的plt.ylabel、plt.xlabel和plt.title分别设置了y轴标签、x轴标签和图形标题。最后，使用plt.show()方法显示了图形。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 导入该函数是为了绘制3D图 import matplotlib as mpl ######### # 将数据绘图出来 # 生成X和Y的数据 X = np.arange(-5, 5, 0.1) # -5到5的等距数组，距离为0.1，注意区分开range(),它返回的是一个列表 Y = np.arange(-5, 5, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) # 该函数用来生成网格点坐标矩阵。 # 目标函数 Z = X ** 2 + Y ** 2 + X # 绘图 fig = plt.figure() # 创立一个画布 ax = Axes3D(fig) # 在这个画布里，生成一个三维的空间 surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) # 该函数是为了将数据在这三维空间里可视化出来。 plt.show() ###########该代码显示不了3位图

这段代码的问题可能是缺少了一行 `plt.show()`，请在绘制完图像后添加该行代码，例如：

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)
plt.show()  # 添加该行代码

如果还是无法显示图像，可能是matplotlib需要更新或者缺少必要的依赖库，请检查一下。