没有看到ouput不知道问题在哪，不过最近正好也画过Gaussian copula，本质上还是multivariate normal，所以只要生成以rho作为参数的normal就可以画了

###程序很简陋，当时只是为了赶时间随便做的，如果你能把 每一组(u,v) 所对应的 density算出来，contour plot 和 3D plot 都可以画了，只是用的function不一样而已

library(MASS)
library(mvtnorm)
Sigma1 <- matrix(c(1, -0.5, -0.5, 1),2,2)
data1 = as.data.frame(apply(mvrnorm(n = 500, rep(0, 2), Sigma1), 2, pnorm) )

x = seq(0.01, 0.99, length = 100)
data3 = as.data.frame(matrix(NA, ncol = 3, nrow = 10000))
k = 1
for (i in c(1:100)){
  for (j in c(1:100)) {
    data3[k, ] = c(x[i], x[j], dmvnorm(x = c(qnorm(x[i]), qnorm(x[j])), mean = rep(0, 2), sigma = Sigma1, log=FALSE))
    k = k + 1
  }
}

非常感谢您在百忙中的回答，小生还有点关于R 上的疑惑，这是小生的QQ 164930347 希望能成为您的好友，向您学习!!![loveliness][loveliness]