sigma = 1; x = -2:0.01:2; y = -2:0.01:1.5; [X, Y] = meshgrid(x, y); %X = X; %Y = Y; P_E = X + sqrt(3) * Y + sigma/2 * (X.^2+Y.^2-1).^2; figure subplot(121) contour(X, Y, P_E, 80) sigma = 8; x = -2:0.01:2; y = -2:0.01:1.5; [X, Y] = meshgrid(x, y); %X = X; %Y = Y; P_E = X + sqrt(3) * Y + sigma/2 * (X.^2+Y.^2-1).^2; subplot(122) contour(X, Y, P_E, 180) 将matlab代码转成python

以下是将给定的 MATLAB 代码转换为 Python 代码的结果：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

sigma = 1
x = np.arange(-2, 2.01, 0.01)
y = np.arange(-2, 1.51, 0.01)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
P_E = X + np.sqrt(3) * Y + sigma/2 * (X**2 + Y**2 - 1)**2

plt.subplot(121)
plt.contour(X, Y, P_E, 80)

sigma = 8
x = np.arange(-2, 2.01, 0.01)
y = np.arange(-2, 1.51, 0.01)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
P_E = X + np.sqrt(3) * Y + sigma/2 * (X**2 + Y**2 - 1)**2

plt.subplot(122)
plt.contour(X, Y, P_E, 180)

plt.show()

转换后的 Python 代码与原始的 MATLAB 代码相比，主要有以下几点不同：

- 引入了 NumPy 和 Matplotlib 库，分别用于处理数组和绘制图形。
- 使用了 NumPy 提供的 `arange()` 函数代替了 MATLAB 中的 `:` 运算符，用于生成等差数列。
- 使用了 NumPy 的数组操作代替了 MATLAB 中的矩阵操作，例如 `X.^2` 被替换为 `X**2`。
- 绘制图形的函数名称和参数有所不同，例如 MATLAB 中的 `subplot()` 被替换为 Python 中的 `plt.subplot()`，MATLAB 中的 `contour()` 被替换为 Python 中的 `plt.contour()`。同时，Python 中的 `contour()` 函数需要传递的参数数量比 MATLAB 中多一个，因为 Python 中要求传递等高线数量的参数。
- 在 Python 中需要调用 `plt.show()` 函数才能显示绘制出的图形。