所以基本上，我需要制作一个表面的等高线图 - 我知道如果我有一个函数，我可以做这样的事情：
x = np.linspace(0, 2, 101)
y = np.linspace(0, 2, 101)
x, y = np.meshgrid(x, y)
fig,ax2 = plt.subplots(1)
ax2.contourf(x,y,q_func(x,y))
但是如果我有一组 x 点、一组 y 点和一组 z 点呢？我不知道为什么 z 点需要是一个二维数组，比如我在数组中放了什么？？
谁能解释一下为什么 z 值需要是一个二维数组以及在其中放入什么。
谢谢！
【问题讨论】：
标签： python arrays matplotlib contour contourf
假设您要绘制一个三维图形。您有一组x 点和一组y 点。目标是为每对x 和y 生成一个值z，或者换句话说，您需要一个函数f，以便它生成一个值z，以便z = f(x, y)。
这是一个很好的例子（取自 MathWorks）：
x 和 y 坐标分别位于右下角和左下角。您将拥有一个函数f，这样对于每对x 和y，我们生成一个z 值。因此，在您提供的代码中，numpy.meshgrid 调用将生成两个二维数组，这样对于每个唯一的空间位置，我们将观察到该位置唯一的 x 和 y 值。
举个例子，我们举一个很小的例子：
In [1]: import numpy as np
In [2]: x, y = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, 3), np.linspace(-1, 1, 3))
In [3]: x
Out[3]:
array([[-1., 0., 1.],
[-1., 0., 1.],
[-1., 0., 1.]])
In [4]: y
Out[4]:
array([[-1., -1., -1.],
[ 0., 0., 0.],
[ 1., 1., 1.]])
以第 2 行和第 1 列为例（我从 0 开始索引）。这意味着在这个空间位置，我们将拥有坐标x = 0. 和y = 1。 numpy.meshgrid 为我们提供了 x 和 y 对，这是在该特定坐标处生成 z 的值所需的。为了方便，它只是分成了两个二维数组。
现在最后放入您的z 变量的是它应该使用函数f 并处理x 及其对应的y 中每个值的输出。
明确地，您需要制定一个二维的z 数组，这样：
z = [f(-1, -1) f(0, -1) f(1, -1)]
[f(-1, 0) f(0, 0) f(1, 0)]
[f(-1, 1) f(0, 1) f(1, 1)]
非常仔细地查看x 和y 术语的空间排列。我们为每对 x 和 y 值生成 9 个唯一值。 x 的值从 -1 到 1，y 的值相同。为z 生成此二维数组后，您可以使用contourf 绘制水平集，这样每条等高线将为您提供所有可能的x 和y 值的集合，它们等于@ 的相同值987654364@。此外，在每对相邻的不同线条之间，我们用相同的颜色填充中间的区域。
让我们用一个实际的例子来结束这个。假设我们有函数f(x, y) = exp(-(x**2 + y**2) / 10)。这是一个标准差为sqrt(5) 的二维高斯。
因此，让我们生成x 和y 值的网格，使用它来生成z 值并绘制contourf 图：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-1, 1, 101)
y = x
x, y = np.meshgrid(x, y)
z = np.exp(-(x**2 + y**2) / 10)
fig,ax2 = plt.subplots(1)
ax2.contourf(x,y,z)
plt.show()
我们得到：
【讨论】：