高斯核函数python代码3D可视化图

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于生成高斯核函数的 3D 可视化图。

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

# 设置参数
sigma = 1
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)

# 创建网格
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 计算高斯核函数的值
Z = np.exp(-(X**2 + Y**2) / (2 * sigma**2))

# 绘制 3D 图像
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.jet)
plt.show()

这个代码将生成一个 3D 图像，其中 x 和 y 轴的范围都从 -5 到 5，高度轴则显示了高斯核函数的值。您可以根据需要更改 sigma 的值来调整高斯核函数的形状。