帮我写出一个能画出PMC指数曲面图的代码

绘制PMC指数（Publications Metrics Index）的曲面图通常需要使用数据可视化库，比如Python的matplotlib、seaborn或是Plotly等。这里我将给出一个基本的示例，假设我们已经有了PMC数据的x和y坐标以及对应的值。这是一个基于matplotlib的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有PMC数据
x = np.linspace(0, 10, 100)  # 时间范围
y = np.linspace(0, 20, 100)  # 研究质量范围
X, Y = np.meshgrid(x, y)  # 创建网格
Z = pmc_function(X, Y)  # 这里是一个假想的PMC计算函数

def pmc_function(x, y):
    # 实际上你需要根据实际数据或者公式来计算PMI值
    # 这里仅作示例，可能是一个简单的线性组合或其他函数
    return x * y + 5

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')  # 创建三维图像
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis', alpha=0.8)  # 绘制表面

# 添加颜色bar
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

# 标题和标签
ax.set_xlabel('时间')
ax.set_ylabel('研究质量')
ax.set_zlabel('PMC指数')

plt.title('PMC指数曲面图')
plt.show()