在等高线图PYTHON

Question

  

顺便说一下梯度法

我已经编写了一个优化算法，该算法给出了一个函数，一个初始点和一堆其他参数，它将路径返回到局部极小值（点，x和y坐标）。到目前为止，一切都很好。但是当在图中看到数字时，很容易解释，所以我想要的是绘制类似的内容（左侧的图）：

我的尝试

from pylab import *
f = lambda x : x[0]**2+(1/4)*x[1]**3+(1/2)*x[0]*x[1]+(15/4)*x[0]-(9/16)*x[1]

x = np.linspace(-10,10)
y = np.linspace(-10,10)
X,Y = np.meshgrid(x,y)

im = imshow(f(np.array([X,Y])), cmap=cm.RdBu, extent=[-10,10,-10,10])
colorbar(im)

x_axis = [x_k[i][0] for i in range(0, len(x_k))]
y_axis = [x_k[i][1] for i in range(0, len(x_k))]

plt.plot(x_axis, y_axis, 'ro-')
plt.plot(x_k[0][0], x_k[0][1], 'bo')

x_k包含我的算法找到的坐标。我不是绘图专家，因此这段代码只是我在互联网上找到并组合在一起的代码，但结果是错误的。如果您能帮助我，我将不胜感激！预先感谢