contour函数用法
    contour函数是Python中matplotlib库中的一种函数，它可以将二维函数的数据表示为三维数据的图形表示形式，一般用来进行数据的可视化。contour函数的原型为：
    ur(X, Y, Z, levels=None, colors=None, origin=None, extent=None, corner_mask=None, hold=None, **kwargs)
    contour函数可以生成曲线图，曲线图可以显示出沿着某一方向上不变的曲线，在曲线图中，每条线代表当前方向上的某一种特定数值，以此来可视化某种属性的变化特征，同时我们可以从曲线图中发现某个函数在特定条件下的极值点，这样可以帮助我们定位数学优化问题中的极小值点。
    contour函数有4个参数：X，Y，Z，levels，colors。
    X和Y参数是该函数接受的两个变量，分别用于表示曲线图中的横轴和纵轴；Z参数接受一个变量，用于表示曲线图中不同点处的z值；levels参数接受一个数组，用来表示曲线图中不同点处的z值所对应的不同等级，比如可以使用[0,2,4,6,8,10]来表示z值的6个等级；colors参数接受
一个字符串，用来表示曲线图中不同等级所对应的颜分布；
    contour函数的另一个重要参数是origin，它表示曲线图的坐标原点，它默认的值是“upper”，表示以图片左上角为原点，其他可选值还有lower”，表示以图片右下角为原点；extent表示图片框架，其中包括横轴和纵轴的最小值和最大值；corner_mask表示图片中每个点的mask值，可以用来移除图片中的某些点；
    使用contour函数进行曲线图可视化，需要根据实际需要修改contour函数参数，以达到最佳可视化效果。下面举例说明contour函数的使用方法。
    比如，需要构建一个曲线图的可视化，该曲线图上有5个点（x,y）分别为：(0,1)，(1,0)，(2,2)，(3,1)，(4,2)，它们各自的z值为：0，1，4，9，16，那么可以构建以下代码：
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = [0, 1, 2, 3, 4]
    y = [1, 0, 2, 1, 2]
    z = [0, 1, 4, 9, 16]
    #置x,y,z的值
    X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z)
    #置曲线图的样式
    ur(X, Y, Z, levels=[0, 4, 9, 16], colors=[r b g y])
几何画板trunc函数
    #置曲线图的标题
    plt.title(Contour Plot
    #示曲线图
    plt.show()
    以上即是contour函数的应用方法，可以根据实际需求修改不同参数，达到最佳可视化效果。使用contour函数可以实现对于函数的高维可视化，可以帮助我们发现函数在特定条件下
的极值点，为定位数学优化问题中的极小值点提供参考，从而有助于我们解决多变量优化问题。

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