-q / rc * (1 - (1 + pne * rc / re1 + vne * pow(rc / re1, 2)) * exp(-2 * (pne * rc / re1 + vne * pow(rc / re1, 2))));画出该函数的三维曲面图，自变量为rc和re1

要画出该函数的三维曲面图，你可以使用一些数据可视化工具和编程语言，如Python中的Matplotlib和NumPy库。下面是一个示例代码，可以帮助你实现这个任务：

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

# 定义函数
def my_function(rc, re1):
    pne = 0.5
    vne = 0.2
    return -q / rc * (1 - (1 + pne * rc / re1 + vne * pow(rc / re1, 2)) *
            np.exp(-2 * (pne * rc / re1 + vne * pow(rc / re1, 2))))

# 创建数据点
rc_values = np.linspace(0.1, 1, 100)  # rc范围
re1_values = np.linspace(0.1, 1, 100)  # re1范围
rc, re1 = np.meshgrid(rc_values, re1_values)
z = my_function(rc, re1)

# 绘制曲面图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(rc, re1, z)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('rc')
ax.set_ylabel('re1')
ax.set_zlabel('Function Value')

# 显示图形
plt.show()

运行这段代码将会生成一个包含函数曲面的三维图形。你可以根据需要调整参数的范围和细节。希望这个示例能帮到你！