我想為具有多個特征的預測創建一個等高線圖。其余值應固定以繪制 2 個有趣的值。不幸的是，我生成的矩陣在所有位置上都具有相同的值，而不是預期的值。我認為我的矩陣有問題，但我沒有發現錯誤。[...]f_learn = [x_1,x_2,x_3,x_4]r_lear = [r_1]clf = svm.MLPRegressor(...)clf.fit(f_learn,r_learn)[...]x_1 = np.linspace(1, 100, 100)x_2 = np.linspace(1, 100, 100)X_1, X_2 = np.meshgrid(x_1, x_2)x_3 = np.full( (100,100), 5).ravel()x_4 = np.full( (100,100), 15).ravel()predict_matrix = np.vstack([X_1.ravel(), X_2.ravel(), x_3,x_4])prediction = clf.predict(predict_matrix.T)prediction_plot = prediction.reshape(X_1.shape)plt.figure()    cp = plt.contourf(X_1, X_2, prediction_plot, 10)    plt.colorbar(cp)    plt.show()如果我逐行測試矩陣，我會得到正確的結果。但是，如果我以這種方式將它們放在一起，則不起作用。