用echarts绘制二元正态分布曲面图代码

在ECharts中，绘制二元正态分布曲线表面图通常需要利用其3D图的功能。下面是一个简单的示例代码，假设我们想要生成两个维度的数据点并用颜色表示密度：

// 引入ECharts库
import echarts from 'echarts';

// 创建一个ECharts实例
const myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));

// 数据是二维数组，每个内部数组代表x和y坐标的一对值
const data = generateNormalDistributionData(); // 这里需要你自己定义一个函数生成随机数据

// 设置3D图的配置项
const option = {
    tooltip: {},
    xAxis3D: {
        type: 'value',
        name: 'X'
    },
    yAxis3D: {
        type: 'value',
        name: 'Y'
    },
    zAxis3D: {
        type: 'value',
        min: 0,
        max: 1, // 根据数据调整最大值
        grid3D: {
            width: 50
        }
    },
    visualMap: {
        show: true,
        pieces: [{
            value: 0,
            color: '#fff' // 颜色范围开始
        }, {
            value: 1,
            color: 'red' // 颜色范围结束
        }],
        dimension: 2 // 显示在Z轴的颜色映射
    },
    series: [{
        type: 'scatter3D', // 使用散点图类型
        coordinateSystem: 'cartesian3d',
        data: data,
        size: function (val) { return val[2] * 3; }, // 利用Z轴值决定大小
        color: function (params) { // 根据Z轴值给点上色
            return params.value;
        }
    }]
};

// 绘制图表
myChart.setOption(option);

// 定义一个生成二维正态分布数据的函数
function generateNormalDistributionData(numPoints = 100) {
    // 实际代码应包含正态分布计算，这里简化为随机生成
    const mean = [0, 0];
    const covMatrix = [[1, 0], [0, 1]];
    const points = [];
    for (let i = 0; i < numPoints; i++) {
        const point = multivariateNormal(mean, covMatrix); // 这里假设你有一个计算多元正态分布点的函数
        points.push(point);
    }
    return points;
}

// 其他数学辅助函数（如计算多元正态分布点）
function multivariateNormal(mean, covMatrix) {
    // 这里只是一个简化的例子，你需要一个完整的正态分布计算库
    // ... 正态分布公式计算 ...
}

// 渲染图表
myChart.render();