有一个函数，这个函数包含两个自变量，用Python作图，改变两个自变量的取值，画出其函数的图形，用等高线图表示，每条等高线上标注数值。并且以此为数据范围画一幅伪彩图，两张图放在一起展示。

首先，需要导入需要的库，如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm

然后，定义一个函数，该函数具有两个自变量，可以自己定义，例如：

def my_function(x, y):
    return np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))

接下来，我们需要定义两个自变量的取值范围和步长：

# 定义自变量取值范围和步长
x_values = np.arange(-10, 10, 0.1)
y_values = np.arange(-10, 10, 0.1)

然后，使用 NumPy 库中的 meshgrid() 函数将两个自变量的取值范围转换成网格点坐标：

# 将自变量的取值范围转换成网格点坐标
X, Y = np.meshgrid(x_values, y_values)

现在可以计算每个网格点的函数值：

# 计算每个网格点的函数值
Z = my_function(X, Y)

接下来，我们可以用 Matplotlib 库中的 contour() 函数绘制等高线图：

# 绘制等高线图
plt.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)
plt.colorbar()
plt.show()

可以使用 Matplotlib 库中的 pcolor() 函数创建一个伪彩色图：

# 绘制伪彩色图
plt.pcolor(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)
plt.colorbar()
plt.show()

最后，可以将两张图放在一起展示：

# 将等高线图和伪彩色图放在一起展示
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

# 绘制等高线图
cp = ax1.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)
ax1.set_title('Contour plot')
ax1.clabel(cp, inline=True, fontsize=8)
ax1.set_xlabel('X')
ax1.set_ylabel('Y')

# 绘制伪彩色图
pcm = ax2.pcolor(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)
ax2.set_title('Pseudocolor plot')
fig.colorbar(pcm, ax=ax2)
ax2.set_xlabel('X')
ax2.set_ylabel('Y')

plt.show()