你可以使用PolyCollection类在matplotlib中创建瀑布。请参阅这个特定的example，了解如何使用这个类做瀑布的更多细节。
此外，您可能会发现这个blog post很有用，因为作者表明您可能会在某些特定的情况下获得一些'视觉错误'（取决于所选择的视角）。
下面是一个用matplotlib制作的瀑布的例子（图片来自博客文章）：

（来源：austringer.net）

看看mplot3d：

# copied from 
# http://matplotlib.sourceforge.net/mpl_examples/mplot3d/wire3d_demo.py

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)

plt.show()

我不知道如何得到像Matlab一样好的结果。
如果你想了解更多，你也可以看看MayaVi：http://mayavi.sourceforge.net/

维基百科类型的Waterfall chart也可以这样获得：

import numpy as np
import pandas as pd

def waterfall(series):
    df = pd.DataFrame({'pos':np.maximum(series,0),'neg':np.minimum(series,0)})
    blank = series.cumsum().shift(1).fillna(0)
    df.plot(kind='bar', stacked=True, bottom=blank, color=['r','b'])
    step = blank.reset_index(drop=True).repeat(3).shift(-1)
    step[1::3] = np.nan
    plt.plot(step.index, step.values,'k')

test = pd.Series(-1 + 2 * np.random.rand(10), index=list('abcdefghij'))
waterfall(test)

我生成了一个函数，它在matplotlib中复制了matlab瀑布行为。即：
1.它生成的三维形状为许多独立和平行的二维曲线
1.它的颜色来自z值中的色彩Map表
我从matplotlib文档中的两个例子开始：multicolor lines和multiple lines in 3d plot。从这些示例中，我只看到可以根据给定的颜色Map表根据其z值绘制颜色变化的线条，该示例重塑输入数组以通过2个点的线段绘制线条，并将线段的颜色设置为这2个点之间的z平均值。
因此，给定输入矩阵n,m、X、Y和Z，函数在n,m之间的最小维度上循环，以绘制每个瀑布图独立线，作为如上所述的2个点段的线集合。

def waterfall_plot(fig,ax,X,Y,Z,**kwargs):
    '''
    Make a waterfall plot
    Input:
        fig,ax : matplotlib figure and axes to populate
        Z : n,m numpy array. Must be a 2d array even if only one line should be plotted
        X,Y : n,m array
        kwargs : kwargs are directly passed to the LineCollection object
    '''
    # Set normalization to the same values for all plots
    norm = plt.Normalize(Z.min().min(), Z.max().max())
    # Check sizes to loop always over the smallest dimension
    n,m = Z.shape
    if n>m:
        X=X.T; Y=Y.T; Z=Z.T
        m,n = n,m

    for j in range(n):
        # reshape the X,Z into pairs 
        points = np.array([X[j,:], Z[j,:]]).T.reshape(-1, 1, 2)
        segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)  
        # The values used by the colormap are the input to the array parameter
        lc = LineCollection(segments, cmap='plasma', norm=norm, array=(Z[j,1:]+Z[j,:-1])/2, **kwargs)
        line = ax.add_collection3d(lc,zs=(Y[j,1:]+Y[j,:-1])/2, zdir='y') # add line to axes

    fig.colorbar(lc) # add colorbar, as the normalization is the same for all
    # it doesent matter which of the lc objects we use
    ax.auto_scale_xyz(X,Y,Z) # set axis limits

因此，可以使用与matplotlib曲面图相同的输入矩阵轻松生成看起来像matlab瀑布的图：

import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# Generate data
x = np.linspace(-2,2, 500)
y = np.linspace(-2,2, 60)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Z = np.sin(X**2+Y**2)-.2*X
# Generate waterfall plot
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
waterfall_plot(fig,ax,X,Y,Z,linewidth=1.5,alpha=0.5) 
ax.set_xlabel('X'); ax.set_ylabel('Y'); ax.set_zlabel('Z') 
fig.tight_layout()

该函数假设在生成网格时，x数组是最长的，默认情况下，线的y是固定的，x坐标变化。然而，如果y数组的大小更长，则矩阵被转置，生成具有固定x的行。因此，生成具有反转的大小（len(x)=60和len(y)=500）的网格得到：

要了解**kwargs参数的可能性，请参考LineCollection类文档及其set_方法。