假设第三维的数据都是正的（因为负数的对数是未定义的），那么使用pcolor绘制这个图应该没有任何问题（注意：Matplotlib文档推荐使用pcolormesh而不是pcolor）。在这一点上，我将提请注意帖子的编辑历史，其中显示“sub one”用于表示“subzero”，这将产生NaN s;我稍后再谈。正如当前版本所说，小于1（大于0）的数字的对数是负数。您提到使用pcolor绘制负数时存在问题，但这应该不会影响任何内容。
假设是正数，下面的代码应该可以工作。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.close("all")

N = 20
x = np.linspace(0, 1, N)
y = np.linspace(0, 1, N)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = X**2 + Y + 0.1

data = np.stack((X, Y, Z), axis=0)

fig, ax = plt.subplots()
p = ax.pcolor(data[0], data[1], np.log(data[2]))
fig.colorbar(p, ax=ax, label="ln(z)")
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")

如果我们考虑原文，使用np.log作为负数将产生NaN s，如前所述。将我们的Z定义切换到Z = X**2 - Y + 0.1，我们将得到一个警告。

RuntimeWarning: invalid value encountered in log
  p = ax.pcolor(data[0], data[1], np.log(data[2]))

这仍然会生成一个图，但不会绘制数据为NaN的位置。

版本：

• 简体中文（zh_cn）
• Matplotlib：3.7.0
• NumPy：1.23.5