如果你想找到数组F等于零的位置，它就像F == 0一样简单。因为你使用的是浮点数，所以计算会有点不准确，所以你需要把它改为np.abs(F) <= epsilon，其中epsilon是一个很小的数字，它决定了在你认为它是零之前，它与零的接近程度。
这给了你一个二进制掩码，函数等于零的地方。您可以使用np.argwhere()将其转换为函数等于零的索引。
示例如下：

epsilon = 1e-7
for x_index, y_index in np.argwhere((np.abs(F) <= epsilon)):
    x_val = x[x_index, y_index]
    y_val = y[x_index, y_index]
    F_val = F[x_index, y_index]
    print(f"Value of function at ({x_val:.2f}, {y_val:.2f}) = {F_val}")

字符串
输出量：

Value of function at (0.00, -1.00) = -1.7749370367472734e-30
Value of function at (-1.00, 0.00) = 3.065340390710535e-45
Value of function at (1.00, 0.00) = -8.521646286175293e-44
Value of function at (-1.00, 1.00) = -4.884981308350689e-15
Value of function at (0.00, 1.00) = 1.774937036747201e-30
Value of function at (1.00, 1.00) = -1.554312234475219e-14

型
还有一些方法可以通过解析而不是数值方式找到该函数的零点。