当您尝试传递轮廓三维数组时,会出现错误,因为它期望二维数组.

考虑到这一点,请尝试：

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import cm

import numpy as np

def V(x,y,z):

return np.cos(10*x) + np.cos(10*y) + np.cos(10*z) + 2*(x**2 + y**2 + z**2)

X,Y = np.mgrid[-1:1:100j, -1:1:100j]

Z_vals = [ -0.5, 0, 0.9 ]

num_subplots = len( Z_vals)

fig = plt.figure( figsize=(10,4 ) )

for i,z in enumerate( Z_vals) :

ax = fig.add_subplot(1 , num_subplots , i+1, projection='3d', axisbg='gray')

ax.contour(X, Y, V(X,Y,z) ,cmap=cm.gnuplot)

ax.set_title('z = %.2f'%z,fontsize=30)

fig.savefig('contours.png', facecolor='grey', edgecolor='none')

您可以改用contourf来显示曲面,我认为这看起来更好.

进行一些详细说明(这可能超出了堆栈溢出的范围,但可能有助于解释前面的代码)：

如您所知,没有直接方法可以可视化3个变量的函数,因为它是一个存在于4维中的对象(表面).取而代之的是必须使用该函数的片段才能看到发生了什么.所谓切片,是指函数在较低维空间上的投影.通过将一个或多个功能变量设置为常数来实现切片.