我有一个二维强度图现在认为图上的每个点的值由两个相同但中心分别位于-10和10的模型的贡献相加得到输入强度图和xy坐标计算出球对称模型给出py代码

下面是一个用Python实现的计算球对称模型的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def calculate_symmetric_model(intensity_map, x_coord, y_coord):
    # 获取图像尺寸
    height, width = intensity_map.shape
    
    # 创建球对称模型数组
    symmetric_model = np.zeros((height, width))
    
    # 计算每个像素点的球对称模型值
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            # 计算到两个中心点的距离
            distance1 = np.sqrt((x_coord - j - 1)**2 + (y_coord - i)**2)
            distance2 = np.sqrt((x_coord - j + 1)**2 + (y_coord - i)**2)
            
            # 计算球对称模型值
            symmetric_model[i, j] = intensity_map[i, j] / (1 / distance1 + 1 / distance2)
    
    return symmetric_model

# 示例输入数据
intensity_map = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
x_coord = 1
y_coord = 0

# 计算球对称模型
symmetric_model = calculate_symmetric_model(intensity_map, x_coord, y_coord)

# 打印结果
print("球对称模型:")
print(symmetric_model)

# 可视化结果
plt.imshow(symmetric_model, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.show()

在上述代码中，calculate_symmetric_model函数接受强度图、x和y坐标作为输入，并返回球对称模型。函数通过迭代每个像素，根据其与两个中心点的距离计算球对称模型值。最后，代码使用imshow函数将球对称模型可视化