利用Python使用梯度下降法实现对离散点的曲面拟合的代码，并绘制三维图形，梯度下降法的代码需要自己写

以下是一个使用 Python 实现梯度下降法对离散点进行曲面拟合的示例代码：

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

# 生成随机的离散点
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.sin(x * 2 * np.pi) * np.cos(y * 2 * np.pi) + np.random.randn(100) * .1

# 定义模型函数
def model(x, y, theta):
    return theta[] + theta[1] * x + theta[2] * y + theta[3] * x * y + theta[4] * x ** 2 + theta[5] * y ** 2

# 定义损失函数
def loss(x, y, z, theta):
    return np.mean((model(x, y, theta) - z) ** 2)

# 定义梯度函数
def gradient(x, y, z, theta):
    grad = np.zeros(6)
    grad[] = np.mean(model(x, y, theta) - z)
    grad[1] = np.mean((model(x, y, theta) - z) * x)
    grad[2] = np.mean((model(x, y, theta) - z) * y)
    grad[3] = np.mean((model(x, y, theta) - z) * x * y)
    grad[4] = np.mean((model(x, y, theta) - z) * x ** 2)
    grad[5] = np.mean((model(x, y, theta) - z) * y ** 2)
    return grad

# 初始化参数
theta = np.zeros(6)
alpha = .01
num_iters = 100

# 使用梯度下降法进行参数优化
for i in range(num_iters):
    grad = gradient(x, y, z, theta)
    theta -= alpha * grad

# 绘制拟合曲面
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x_grid, y_grid = np.meshgrid(np.linspace(, 1, 100), np.linspace(, 1, 100))
z_grid = model(x_grid, y_grid, theta)
ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')
ax.plot_surface(x_grid, y_grid, z_grid, cmap='coolwarm')
plt.show()

这段代码可以生成一个随机的离散点集，然后使用梯度下降法对其进行曲面拟合，并绘制出拟合曲面的三维图形。