高斯核函数python代码3D可视化波浪图

以下是一个简单的高斯核函数的3D可视化波浪图的Python代码：

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

# 定义高斯核函数
def gaussian_kernel(x, y, sigma=1):
    return np.exp(-(np.linalg.norm(x-y)**2) / (2 * (sigma ** 2)))

# 生成数据
X = np.linspace(-5, 5, 50)
Y = np.linspace(-5, 5, 50)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.zeros_like(X)

# 计算高斯核函数
for i in range(len(X)):
    for j in range(len(Y)):
        Z[i][j] = gaussian_kernel([X[i][j], Y[i][j], 0], [0, 0, 0], sigma=1)

# 绘制3D图像
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='plasma')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()

这段代码使用了NumPy和Matplotlib库来生成数据和绘制3D图像。首先定义了一个高斯核函数，然后生成了一个网格状的数据点集，计算出每个点与原点（0,0,0）之间的高斯核函数值，并将其作为Z轴的值。最后，使用Matplotlib的3D绘图工具绘制了波浪图。