x=11,2,3,5,4,7,8,91， y=12,5,8,7,9,4,2,31，z=14,8,9,6,2,3,7,81，给定三维点数据，对此数据用python进行interp2函数的曲面拟合，并输出曲面方程，显示拟合图像和点，并解释每一句代码的含义

以下是使用Python进行interp2函数的曲面拟合的代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义三维点数据
x = np.array([11,2,3,5,4,7,8,91])
y = np.array([12,5,8,7,9,4,2,31])
z = np.array([14,8,9,6,2,3,7,81])

# 定义网格点
xi = np.linspace(min(x), max(x), 100)
yi = np.linspace(min(y), max(y), 100)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

# 进行三维插值
zi = griddata((x, y), z, (xi, yi), method='cubic')

# 绘制拟合图像
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(xi, yi, zi)
ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')
plt.show()

# 输出曲面方程
print('曲面方程为：z = f(x, y)')

代码解释：

1. 导入numpy、scipy和matplotlib.pyplot模块。
2. 定义三维点数据x、y和z。
3. 定义网格点xi和yi，用于进行插值。
4. 调用griddata函数进行三维插值，使用cubic方法进行插值。
5. 绘制拟合图像，使用matplotlib的3D绘图功能，绘制曲面和点。
6. 输出曲面方程，因为使用的是三维插值，所以曲面方程为z = f(x, y)。