替换Z1 = mlab.bivariate_normal(X,Y,1.0,1.0,0.0,0.0)

mlab.bivariate_normal 是 matplotlib.mlab 库中的函数，用于生成二元正态分布的概率密度函数。如果你想替换 Z1 = mlab.bivariate_normal(X,Y,1.0,1.0,0.0,0.0) 这行代码，可以使用 numpy 库中的 random 函数生成一个随机数组作为 Z1：

import numpy as np

# 生成 X 和 Y 坐标轴数据
delta = 0.025
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 生成随机数组作为 Z1
Z1 = np.random.rand(len(x), len(y))

其中，np.random.rand 函数用于生成一个指定形状的随机数组。由于 X 和 Y 坐标轴数据的长度相同，因此随机数组的形状也应该是 (len(x), len(y))。

相关问题

用新版matplotilb实现下列语句。Z1=mlab.bivariate_normal(X,Y,1.0,1.0,0.0,0.0) Z2=mlab.bivariate_normal(X,Y,1.5,0.5,1,1)

以下是使用新版matplotlib实现该语句的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mu_x, sigma_x = 0.0, 1.0
mu_y, sigma_y = 0.0, 1.0
rho = 0.0
x = y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-((X - mu_x)**2 / (2 * sigma_x**2) + (Y - mu_y)**2 / (2 * sigma_y**2) - 2 * rho * (X - mu_x) * (Y - mu_y) / (sigma_x * sigma_y))) / (2 * np.pi * sigma_x * sigma_y * np.sqrt(1 - rho**2))

mu_x, sigma_x = 1.0, 1.5
mu_y, sigma_y = 1.0, 0.5
rho = 1.0
Z2 = np.exp(-((X - mu_x)**2 / (2 * sigma_x**2) + (Y - mu_y)**2 / (2 * sigma_y**2) - 2 * rho * (X - mu_x) * (Y - mu_y) / (sigma_x * sigma_y))) / (2 * np.pi * sigma_x * sigma_y * np.sqrt(1 - rho**2))

plt.contour(X, Y, Z1)
plt.contour(X, Y, Z2)
plt.show()

其中，使用 `np.meshgrid()` 函数生成二维网格坐标系，使用公式计算出二维正态分布的概率密度函数，然后使用 `plt.contour()` 函数绘制等高线图。

替换Z2 = mlab.bivariate_normal(X,Y,1.5,0.5,1,1)

mlab.bivariate_normal 函数可以生成一个二元正态分布的概率密度函数。其中的参数分别表示：

- X, Y：生成的网格点，即横纵坐标。
- 1.5, 0.5：正态分布的两个坐标轴的标准差。
- 1, 1：正态分布的两个坐标轴的相关系数。

如果要替换 Z2，可以使用其他的函数来生成概率密度函数。例如，可以使用 numpy 库的 random 函数生成随机概率密度函数。代码如下：

import numpy as np

Z2 = np.random.rand(*X.shape)  # 生成形状与 X 相同的随机矩阵

这样就可以将 Z2 替换为一个随机概率密度函数了。