Python 如何在pyhthon中初始化二维不连续初始数据

我刚刚用Python编写了有限差分求解器，用于单位平方的热方程，为了检查方程的一个重要性质，我需要给出一个折扣函数作为初始数据

我的域在

[0,1]x[0,1]

中，我希望有一个如下的函数，但在2D中，即变量（x，y）的分段函数

问题是我试图使用numpy.piecise，但它似乎不起作用。有人知道如何建立这样一个初始数据吗？

可能是这样的：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

number_of_desired_points = 20
x = np.linspace(0,1,number_of_desired_points)

def boxplot(x):
     y = [1 if (x[i] >0.4) and (x[i]<0.6) else 0 for i in range(len(x))]
     return y

y = boxplot(x)

plt.plot(x,y)
plt.show()

data2D = np.array([x,y]).T

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
所需点数=20
x=np.linspace（0,1，所需点数）
def箱线图（x）：
y=[1如果（x[i]>0.4）和（x[i]0.4）和（x[i]我已经能够做到了…我需要这样一个函数，但在2d中。它有一个“楼梯”的形式。你说2d中的函数是什么意思。这个答案给出了构成2d网格的x，y向量。我的意思是，函数的输入是2d，即$u（x，y）$，因此，$u$的图形是一个三维对象，我找到了这篇（）文章，它几乎给出了答案，但我无法将其适应我的情况
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

number_of_desired_points = 20
x = np.linspace(0,1,number_of_desired_points)

def boxplot(x):
     y = [1 if (x[i] >0.4) and (x[i]<0.6) else 0 for i in range(len(x))]
     return y

z = boxplot(x)
y=x[:]

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.scatter(x,y,z)
plt.show()