下面是matplotlib的代码

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

z = np.array([[x**2 + y**2 for x in range(20)] for y in range(20)])
x, y = np.meshgrid(range(z.shape[0]), range(z.shape[1]))

# show hight map in 3d
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, z)
plt.title('z as 3d height map')
plt.show()

# show hight map in 2d
plt.figure()
plt.title('z as 2d heat map')
p = plt.imshow(z)
plt.colorbar(p)
plt.show()

在此，z：

这里是z的2D图：

即使我同意其他人的观点，meshgrids并不难，但我仍然认为Mayavi包提供了一个解决方案（检查函数surf）
from mayavi import mlab mlab.surf(Z) mlab.show()