Python 如何在plotly中绘制隐式方程？

我希望被接受的答案能转化成有计划的。 我尝试了很多代码，其中一个在下面，但我不理解Plotly中的Contour文档

import plotly.graph_objects as go

delta = 0.025
xrange = np.arange(-2, 2, delta)
yrange = np.arange(-2, 2, delta)
X, Y = np.meshgrid(xrange,yrange)
F = X**2
G = 1- (5*Y/4 - np.sqrt(np.abs(X)))**2

fig = go.Figure(data =
    go.Contour(
        z=[[F - G, 0]]
    ))
fig.show()

---

基本上，

z=F-G

是一个函数，它将包含要转换为曲线和绘图的零，因此不要将其包含在所有大括号中。然后您只需要在零处绘制单个轮廓，因此使用

轮廓

指定您感兴趣的确切轮廓

下面是它的样子：

下面是代码：

delta = 0.025
xrange = np.arange(-2, 2, delta)
yrange = np.arange(-2, 2, delta)
X, Y = np.meshgrid(xrange,yrange)
F = X**2
G = 1- (5*Y/4 - np.sqrt(np.abs(X)))**2

fig = go.Figure(data =
    go.Contour(
        z = F-G,
        x = xrange,
        y = yrange,
        contours_coloring='lines',
        line_width = 2,
        contours=dict(
            start=0,
            end=0,
            size=2,
        ),
    ))
fig.show()

---

这是一个很好的技巧，可以大致了解曲线的外观，但它相当粗糙，只会使结果的精度达到

delta

。如果你想在任何一点上得到实际的零，最好使用一个解算器，像这样做。

基本上，

z=F-G

是一个函数，它会将你想要的零变成曲线和绘图，所以不要把它用大括号括起来。然后您只需要在零处绘制单个轮廓，因此使用

轮廓

指定您感兴趣的确切轮廓

下面是它的样子：

下面是代码：

delta = 0.025
xrange = np.arange(-2, 2, delta)
yrange = np.arange(-2, 2, delta)
X, Y = np.meshgrid(xrange,yrange)
F = X**2
G = 1- (5*Y/4 - np.sqrt(np.abs(X)))**2

fig = go.Figure(data =
    go.Contour(
        z = F-G,
        x = xrange,
        y = yrange,
        contours_coloring='lines',
        line_width = 2,
        contours=dict(
            start=0,
            end=0,
            size=2,
        ),
    ))
fig.show()

这是一个很好的技巧，可以大致了解曲线的外观，但它相当粗糙，只会使结果的精度达到

delta

。如果您希望在任何一点获得实际的零，最好使用解算器，如

scipy optimize