在Python中，你可以使用`matplotlib`库来绘制多元函数。以下是一个简单的例子，展示了如何绘制一个二元函数：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
创建数据
x = np.random.randn（30）
y = np.random.randn（30）
z = 11*x + 3.4*y - 4 + np.random.randn（30） 定义一个多元函数
创建图像窗口和3D坐标轴
fig = plt.figure（）
ax = fig.add_subplot（111, projection='3d'）
绘制函数
scat = ax.scatter（x, y, z, c=z, s=200, marker='o'）
添加颜色条
fig.colorbar（scat）
显示图像
plt.show（）
这段代码首先导入了必要的库，然后创建了一些随机的x和y值，并计算了对应的z值来定义函数。接着，它创建了一个3D散点图，其中x和y的值是网格化的，z值是根据定义的函数计算出来的。最后，它添加了一个颜色条来表示z值的大小，并显示了图像。如果你需要绘制更高维度的多元函数，你可以使用类似的方法，但是需要使用`numpy.meshgrid`来创建多维网格，并使用`ax.plot_surface`或其他适合的方法来绘制函数。请注意，定义x和y的范围时，可以根据函数的特性和所需的图像分辨率进行调整。