我尝试使用 matplotlib 的plot_surface 制作简单的 3D 绘图，下面是最小的示例：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmx_test = np.arange(0.001, 0.01, 0.0005)y_test = np.arange(0.1, 100, 0.05)fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')Xtest, Ytest = np.meshgrid(x_test, y_test)Ztest = Xtest**-1 + Ytestsurf = ax.plot_surface(Xtest, Ytest, Ztest,                       cmap=cm.plasma, alpha=1,                       antialiased=False)fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)ax.set_ylabel(r'$ Y $', fontsize=16)ax.set_xlabel(r'$ X $', fontsize=16)ax.set_zlabel(r'$ Z $', fontsize=16)结果给出了奇怪的颜色图，它并不代表 z 尺度的大小，正如您可以从这里看到的3D 绘图结果。我的意思是，如果你沿着 Z 轴不变的直线，你不会看到相同的颜色。我尝试更改ccountandrcount内部plot_surface函数或更改 Xtest 或 Ytest 数据的间隔，但没有任何帮助。我尝试了这里和这里的一些建议。但似乎没有关联。你能帮我解决这个问题吗？这似乎是一个简单的问题，但我无法解决。谢谢！编辑我添加了示例，但使用了我没有在这里写的原始方程（它很复杂），请看一下：Comparison。左图是在 Matlab 中完成的（由我的顾问完成），右图是使用 matplotlib 完成的。您可以清楚地看到左侧的图确实很有意义，最亮的颜色始终位于最大 z 轴上。不幸的是，我不懂matlab。我希望我可以使用 python 来做到这一点，希望这次编辑能让问题更清楚。编辑2 我确信这不是最好的解决方案。这就是为什么我把它放在这里，而不是作为答案。正如 @swatchai 建议使用contour3D. 由于曲面是一组线，因此我可以通过绘制大量轮廓线来生成正确的结果，方法是：surf = ax.contour3D(Xtest, Ytest, Ztest, 500, cmap=cm.plasma,                  alpha=0.5, antialiased=False)正如您可以从这里看到的那样，颜色图是正确的alternative1 但情节非常沉重。当你放大时，它看起来不太好，除非你再次增加轮廓的数量。欢迎任何建议:)。