你已经解决了一半的问题，因为第一个棘手的部分是使用alpha=0.5将条形图设置为半透明。还有一个更微妙的问题需要处理。
第一个简单的尝试是将您对bar3d的调用复制到其他数据集。这是“应该”工作，在某种程度上它确实做到了。您的条形图完全重叠（在dz2中，非零值都包含在dz中的高位条形图中），因此我建议使较小的条形图不太透明，而较高的条形图更透明，如下所示：

# less transparent
ax1.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx , dy ,dz,  color = '#ff0080', alpha = 0.3)
# use dz2, fully opaque, and bluish
ax1.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx , dy ,dz2,  color = '#008080', alpha = 1)

然而，这会产生丑陋且不必要的结果，即z==0处的某些面看起来是在z>0处的面前面渲染的。它可能特定于正在使用的后端：我在ipython和Qt4Agg后端运行这个。这也允许我围绕情节旋转，在这种情况下，很明显，这种方法存在致命的渲染问题。下面是一张静止图像：

您可以在左边的第二个条上看到，条后面的零级补丁似乎在条顶部补丁的前面。显然不是你（或任何人）需要的。
经过一些实验（以及this answer的一个有用的提示），我意识到bar3d在同时绘制多个条形图时只是有缺陷。解决方法很简单：使用循环逐个创建每个条形图，问题（几乎完全）就消失了：

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

kets = ["|00>","|01>","|10>","|11>"] #my axis labels

fig = plt.figure()
ax1  = fig.add_subplot(111,projection = '3d')

xpos = [0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
xpos = [i+0.25 for i in xpos]
ypos = [0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3]
ypos = [i+0.25 for i in ypos]
zpos = [0]*16

dx    = 0.5*np.ones(16)
dy    = 0.5*np.ones(16)
dz    = [1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0]
dz2   = [0.2*i for i in dz] # to superimpose dz

ticksx = np.arange(0.5,4,1)
ticksy = np.arange(0.6,4,1)

# only change here:
# new loop, changed alphas and a color
for k in range(len(xpos)):
    ax1.bar3d(xpos[k], ypos[k], zpos[k], dx[k] , dy[k] ,dz[k],  color = '#ff0080', alpha = 0.3)
    ax1.bar3d(xpos[k], ypos[k], zpos[k], dx[k] , dy[k] ,dz2[k],  color = '#008080', alpha = 1)

ax1.xaxis.set_ticklabels(kets)
ax1.yaxis.set_ticklabels(kets)
ax1.set_zlabel('Coefficient')

plt.xticks(ticksx,kets)
plt.yticks(ticksy,kets)

plt.show()

当使用交互式后端旋转此图时，很明显它的表现几乎完美（但从某些观看方向仍然存在小故障）。下面是固定解的一个静止图：

最后，请注意，即使没有渲染故障，理解这种重叠条形图也不是很容易的。你在问题中链接到的2D案例可以逃脱惩罚，因为两个凸起是明显分开的。如果他们有巨大的重叠，那么剧情就更难理解了。我建议考虑其他可视化方法，例如将每个条形图切成两个（每个条形图有一个垂直平面），并在每个位置并排绘制两组z数据。