plt.fill_between(np.linspace(-4,4,100),stats.norm.pdf(np.linspace(-4,4,100)),alpha=.15)什么意思

这行代码使用了Matplotlib库中的fill_between函数，用于将两个曲线之间的区域填充颜色。具体来说，它将一条从-4到4的水平线（即np.linspace(-4,4,100)）和一个标准正态分布曲线（即stats.norm.pdf(np.linspace(-4,4,100))）之间的区域填充上了透明度为0.15的颜色。可以通过调整函数的参数来修改填充的颜色、透明度等属性。

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x = np.linspace(-3,3,101)#均匀分布 y =stats.norm.pdf(x) #正态分布 z=2 plt.plot(z*y/y,y,'--k')什么意思

这段代码是用来画出标准正态分布曲线在y=2处的切线的。具体来说，代码中首先生成了一个从-3到3的等差数列x，然后用scipy.stats库中的norm.pdf函数生成了对应x的正态分布密度函数值y。接着定义了常数z=2，然后用plt.plot函数画出了y关于y=2的切线。其中，z*y/y的意思是将y缩放为2时的密度函数值，即y在y=2处的取值，而y则是x对应的密度函数值。'--k'参数表示画出黑色的虚线。

ax.plot_surface提取平面图的色调绘制立体图

如果您想在使用 `ax.plot_surface()` 函数绘制三维表面时，使用原始二维图像的色调，则可以使用 `facecolors` 参数。该参数用于设置每个表面的颜色。您可以使用 matplotlib 的 `cm` 模块来选择不同的颜色映射。以下是一个示例代码，演示如何使用 `facecolors` 参数从二维图像中提取色调并绘制三维表面：

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

# 生成二维图像
X = np.linspace(-1.5, 1.5, 100)
Y = np.linspace(-1.5, 1.5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.exp(-X**2 - Y**2)

# 提取色调
norm = plt.Normalize(Z.min(), Z.max())
colors = plt.cm.viridis(norm(Z))

# 创建 3D 图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制表面
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, facecolors=colors)

# 添加颜色条
m = plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.viridis)
m.set_array(Z)
plt.colorbar(m)

plt.show()

上述代码将绘制一个二维高斯分布的图像，并使用 `facecolors` 参数从图像中提取色调，然后将这些色调用于绘制三维表面。同时，还添加了一个颜色条，以显示色调对应的值。您可以根据需要选择不同的颜色映射，并使用 `Normalize` 类来设置色调的范围。