python拟合三维数据的曲面

用python拟合三维数据的曲面，并画出曲面的等高线图，求出曲面的波峰和波谷

要拟合三维数据的曲面，可以使用Python中的SciPy库和Matplotlib库。下面是一个示例代码，其中使用RBF（径向基函数）插值来拟合数据，并使用Matplotlib库的等高线图函数绘制曲面的等高线图：

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

# 生成随机数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.sin(x * 2 * np.pi) * np.cos(y * 2 * np.pi)

# 定义插值函数
rbf = Rbf(x, y, z, function='multiquadric', epsilon=2)

# 计算插值数据
xi = np.linspace(0, 1, 50)
yi = np.linspace(0, 1, 50)
zi = rbf(xi, yi)

# 绘制等高线图
fig, ax = plt.subplots()
cs = ax.contour(xi, yi, zi)

# 找出波峰和波谷
max_val = np.max(zi)
min_val = np.min(zi)
max_pos = np.where(zi == max_val)
min_pos = np.where(zi == min_val)

# 输出结果
print("波峰值：", max_val)
print("波谷值：", min_val)
print("波峰位置：", xi[max_pos[0][0]], yi[max_pos[