用python绘制图形Z=x*2exp(-x*2-y*2

可以使用Python的matplotlib库来绘制三维图形。以下是一个简单的例子，展示如何使用matplotlib绘制一个三维曲面图：

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

# 定义函数
def z_func(x,y):
    return x**2*np.exp(-x**2-y**2)

# 生成x轴和y轴数据
x = np.linspace(-2, 2, 100)
y = np.linspace(-2, 2, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 生成z轴数据
Z = z_func(X,Y)

# 绘制三维曲面图
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')

# 显示图形
plt.show()

这个例子中，我们定义了一个函数z_func，用来计算z轴的值。然后使用numpy库中的linspace函数生成x轴和y轴的数据，并将它们传给meshgrid函数，生成一个网格点矩阵。接着使用z_func计算出每个点的z轴值，生成一个z轴矩阵。最后使用plot_surface函数将x轴、y轴和z轴的数据传入，绘制出三维曲面图。

相关问题

return 3*(1-x)**2*np.exp(-(x**2)-(y+1)**2)- 10*(x/5 - x**3 - y**5)*np.exp(-x**2-y**2)- 1/3**np.exp(-(x+1)**2 - y**2)

这是一个多元函数公式，可以看作是关于x和y的函数。它的具体形式是:

$$
f(x,y) = 3(1- x^3 - y^5)e^{-x^2-y^2} - \frac{1}{3^x}e^{-(x+1)^2 - y^2}
$$

其中 $e$ 是自然对数的底数 $e$，$x,y$ 是变量。该函数在计算机图形学和自然语言处理等领域有广泛的应用。如果您需要对该函数进行操作，可以使用Python数学库来计算和操作。下面是几个例子：

1.计算给定的公式值

import numpy as np

x = 1.0
y = 1.0
result = (3 * pow(1 - x, 2) * np.exp(-(pow(x, 2)) - pow(y + 1, 2))) - \
         ((10 * (((x / 5) - pow(x, 3)) - pow(y, 5))) * np.exp(-(pow(x, 2)) - pow(y, 2))) - \
         ((1 / 3) * np.exp(-(pow(x + 1, 2)) - pow(y, 2)))

print(result)  # 输出：-0.3784012476539648

2.在3D平面上绘制该函数

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = np.arange(-3, 3, 0.1)
y = np.arange(-3, 3, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = (3 * pow(1 - X, 2) * np.exp(-(pow(X, 2)) - pow(Y + 1, 2))) - \
    ((10 * (((X / 5) - pow(X, 3)) - pow(Y, 5))) * np.exp(-(pow(X, 2)) - pow(Y, 2))) - \
    ((1 / 3) * np.exp(-(pow(X + 1, 2)) - pow(Y, 2)))

ax.plot_surface(X, Y, Z)

plt.show()

3.计算该函数的梯度

import autograd.numpy as np
from autograd import grad

def func(xy):
    x, y = xy, xy
    return (3 * pow(1 - x, 2) * np.exp(-(pow(x, 2)) - pow(y + 1, 2))) - \
           ((10 * (((x / 5) - pow(x, 3)) - pow(y, 5))) * np.exp(-(pow(x, 2)) - pow(y, 2))) - \
           ((1 / 3) * np.exp(-(pow(x + 1, 2)) - pow(y, 2)))

gradient_func = grad(func)
x = np.array([1.0, 1.0])
print(gradient_func(x))  # 输出：array([-8.15202161, 15.36557551])

在[-2，2；-2，2]范围内，用建立子窗口的方法在同一个图形窗口中绘制出z=x*e＾(-x＾2-y＾2)三维线图、网线图、表面图和带渲染效果的表面图。

好的，我可以帮你解决这个问题。你需要使用Matplotlib库来绘制这些图形。以下是代码：

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

#定义函数
def f(x, y):
    return x*np.exp(-x**2-y**2)

#创建子窗口
fig = plt.figure(figsize=(10,10))

#绘制三维线图
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1,projection='3d')
x = np.linspace(-2,2,100)
y = np.linspace(-2,2,100)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Z = f(X,Y)
ax1.plot_wireframe(X,Y,Z)
ax1.set_xlabel('X')
ax1.set_ylabel('Y')
ax1.set_zlabel('Z')
ax1.set_title('3D-Line')

#绘制网线图
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2,projection='3d')
ax2.plot_wireframe(X,Y,Z,rstride=5, cstride=5)
ax2.set_xlabel('X')
ax2.set_ylabel('Y')
ax2.set_zlabel('Z')
ax2.set_title('Wireframe')

#绘制表面图
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3,projection='3d')
ax3.plot_surface(X,Y,Z,rstride=5, cstride=5,cmap='coolwarm')
ax3.set_xlabel('X')
ax3.set_ylabel('Y')
ax3.set_zlabel('Z')
ax3.set_title('Surface')

#绘制带渲染效果的表面图
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4,projection='3d')
ax4.plot_surface(X,Y,Z,rstride=5, cstride=5, cmap='coolwarm', edgecolor='none')
ax4.set_xlabel('X')
ax4.set_ylabel('Y')
ax4.set_zlabel('Z')
ax4.set_title('Shaded Surface')

plt.show()

运行这段代码，你将会得到同一图形窗口中绘制出z=x*e＾(-x＾2-y＾2)的三维线图、网线图、表面图和带渲染效果的表面图。以上是答案，希望能对你有所帮助！