此答案将创建3D条形图作为表示数据的替代方法。这将允许您可视化曲面，其中每个列表示单个z值。还可以通过旋转图以显示“底部”来查看阵列的展平的热图。
NOTE:我使用了一个不同的、更大的样本集来创建示例。这只是为了表明该方法适用于更复杂的输入。

输出示例

的数据
这是一个更大样本集的条形图。您可以清楚地看到所表示的数据，即使数据的“表面”并不平坦。

的
这是该图的自底向上视图。它表示输入数据的热图。

代码

from matplotlib import cbook
from matplotlib import cm
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Load and format data
dem = cbook.get_sample_data('jacksboro_fault_dem.npz', np_load=True)
z = dem['elevation']
nrows, ncols = z.shape
x = np.linspace(dem['xmin'], dem['xmax'], ncols)
y = np.linspace(dem['ymin'], dem['ymax'], nrows)
x, y = np.meshgrid(x, y)

region = np.s_[5:50, 5:50]
x, y, z = x[region].ravel(), y[region].ravel(), z[region].ravel()

# parameters for bar3d(...) func
bottom = np.full_like(z, np.min(z))
width = (np.max(x)-np.min(x))/np.sqrt(np.shape(x)[0])
depth = (np.max(y)-np.min(y))/np.sqrt(np.shape(y)[0])

# creating color_values for the figure
offset = z + np.abs(z.min())
fracs = offset.astype(float)/offset.max()
norm = colors.Normalize(fracs.min(), fracs.max())
color_values = cm.jet(norm(fracs.tolist()))

# Set up and display the plot
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='3d'))
ax.bar3d(x,y,bottom,width,depth,z, color=color_values, shade=True)

## Used to view the figure from the bottom
# ax.view_init(270, 0)

plt.show()

字符串
这样有用吗

文档

3D Bar Charts from Matplotlib
Another example using the sample data from Matplotlib的