请写出实现线性回归的代价损失函数的3d图的代码

以下是使用Python和matplotlib库实现线性回归代价损失函数的3D图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.linspace(-10, 10, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.zeros_like(X)

# 定义线性回归代价损失函数
def cost_function(x, y, theta):
    m = len(y)
    J = np.sum((x.dot(theta) - y) ** 2) / (2 * m)
    return J

# 计算代价损失函数
for i in range(len(x)):
    for j in range(len(y)):
        Z[i][j] = cost_function(x=np.array([1, x[i]]), y=np.array([y[j]]), theta=np.array([0, 0]))

# 绘制3D图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z)
ax.set_xlabel('theta0')
ax.set_ylabel('theta1')
ax.set_zlabel('J')
plt.show()

运行以上代码，即可得到线性回归代价损失函数的3D图。