t=np.array([theta0_vals[i],theta1_vals[j]])

这段代码是将 theta0_vals[i] 和 theta1_vals[j] 作为元素构成一个两维的 numpy 数组 t。其中，theta0_vals 和 theta1_vals 是事先定义好的一维数组，i 和 j 分别是这两个数组的索引，表示取出对应位置的元素。最终的结果是 t 是一个形状为 (2,) 的一维数组。

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J_vals=np.zeros((len(theta0_vals),len(theta1_vals)))

这行代码是在创建一个全零矩阵，矩阵的大小为(len(theta0_vals),len(theta1_vals))，即有len(theta0_vals)行，len(theta1_vals)列。这个矩阵用来存储每个theta0和theta1组合对应的代价函数的值。在接下来的代码中，会通过循环来计算每个theta0和theta1组合对应的代价函数的值，并将这些值存储到J_vals矩阵中。

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。