Python I'；在为牛顿绘制方法图时，我得到一个值错误'；s法

我有一个学校作业。首先，你能帮我确认一下我对这个问题的解释是否正确吗？代码看起来还可以吗？在此之前还有其他任务，比如用二维函数创建类，编写牛顿法等等。现在是这个问题。我还没有完成编程，但我有点卡住了，我觉得我不知道该怎么办。我用什么来运行牛顿法？在点P上。我是否像在绘图方法中那样创建它

问题是：

写一个方法图，检查牛顿方法对 几个初始向量x0。此方法应绘制所描述的内容 在以下步骤中：
•使用“网格网格”命令设置网格 集合G中的N2点=[a，b]×[c，d]（参数N，a，b，c和 d是方法的参数）。得到两个矩阵X和Y 其中，特定网格点定义为pij=（Xij，Yij）

类分形2d（对象）：
Allzeroes=[]#一个列表，用于添加每次运行牛顿方法时存储的所有值
定义初始化（self，f，x）：
self.f=f
f0=self.f（x）#给出一个变量名以及在ckass中使用的函数
n=len（x）#表示矩阵的大小
jac=zeros（[n]）#创建用于雅可比矩阵的数组
h=1.e-8#为导数设置h
self.jac=jac
对于范围（n）中的i:#创建循环以从f中的x获取x和y的偏导数
温度=x[i]
#打印（x[i]）
x[i]=temp+h#为什么设置x[i]两次？
#打印（x[i]）
f1=f（x）
x[i]=温度
#打印（x[i]）
jac[：，i]=（f1-f0）/h
def牛顿法（自身，猜测）：
f_val=f（猜测）
猜
对于范围（40）内的i：
delta=求解（self.jac，-f_val）
猜测=猜测+增量
如果norm（（delta），ord=2）不知道牛顿法的代码，我们无法判断。但是，如果数据为：

，则可能会出现类似于

的语句；当
数据
是一个列表时，这种方法很有效，但当数据是一个NumPy数组时就不行了。通常还应该包括完整的回溯：而不仅仅是一条（最后一条）错误行。
class fractals2D(object):
Allzeroes = []       #a list to add all stored values from each run of newtons method
def __init__(self,f, x):
    self.f=f
    f0 = self.f(x)          #giving a variable name with the function to use in ckass
    n=len(x)               #for size of matrice
    jac=zeros([n])        #creates an array to use for jacobian matrice
    h=1.e-8                 #to set h for derivative
    self.jac = jac
    for i in range(n):     #creating loop to take partial derivatives of x and y from x in f
        temp=x[i]  
        #print(x[i])
        x[i]=temp +h        #why setting x[i] two times?  
        #print(x[i])
        f1=f(x)
        x[i]=temp
        #print(x[i])
        jac[:,i]=(f1-f0)/h
def Newtons_method(self,guess):
    f_val = f(guess)
    self.guess = guess

    for i in range(40):


        delta = solve(self.jac,-f_val)
        guess = guess +delta
        if norm((delta),ord=2)<1.e-9:
            return guess    #alist for storing zeroes from one run
def ZeroesMethod(self, point):
    point = self.guess
    self.Newtons_method(point)             
                  #adds zeroes from the run of newtons to a list to store them all
    self.Allzeroes.append(self.guess)
    return (len(self.Allzeroes))          #returns how many zeroes are found 

def plot(self, N, a, b, c, d):
    x = np.linspace(a, b, N)
    y = np.linspace(c, d, N)
    P = [X, Y] = np.meshgrid(x, y)
    return P    #calling ZeroesMethos with our newly meshed point of several arrays







x0 = array([2.0, 1.0])    #creates an x and y value?  
x1= array([1, -5]) 
a= array([2, 8])
b = array([-2, -6])



def f(x):
    f = np.array(
            [x[0]**2 - x[1] + x[0]*cos(pi*x[0]),
             x[0]*x[1] + exp(-x[1]) - x[0]**(-1)])