import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X**2 +Y**2 x= X.flattenen() y= Y.flattenen() z= Z.flattenen() fig =plt.figaspect(figsize= (12,6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,camp = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 帮忙看一下这段代码

这段代码是用来绘制一个二元函数的三维图和等高线图的。具体解释如下：

1. 导入需要的库，包括NumPy、Matplotlib和3D坐标轴。

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

2. 定义X和Y的范围，以及步长delta，然后用meshgrid函数生成X和Y的网格点坐标矩阵。

delta = 0.2
x = np.arange(-3, 3, delta)
y = np.arange(-3, 3, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

3. 计算二元函数Z=X^2+Y^2，并将X、Y、Z展平为一维数组。

Z = X**2 + Y**2
x = X.flatten()
y = Y.flatten()
z = Z.flatten()

4. 创建一个画布，并添加两个子图，分别用于绘制3D图和等高线图。

fig = plt.figaspect(figsize=(12, 6))
ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d')
ax2 = fig.add_subplot(122)

5. 在3D图中绘制三角面，使用jet颜色映射，并将线宽度设置为0.01。

ax1.plot_trisurf(x, y, z, cmap=cm.jet, linewidth=0.01)
plt.title("3D")

6. 在等高线图中绘制15条等高线，并使用jet颜色映射。然后添加等高线标签，设置线条为True，字体大小为10，格式为1.1f。

cs = ax2.contour(X, Y, Z, 15, cmap='jet')
ax2.clabel(cs, line=True, fontsize=10, fmt='%1.1f')
plt.title("Contour")

7. 显示绘图结果。

plt.show()