Постройте трехмерную поверхность из «списка списков», используя matplotlib

Я немного искал, и, хотя я могу найти много полезных примеров meshgrid, ни один из них не показывает, как я могу получить данные из списка списков в приемлемой форме для любого из самых разных способов, о которых я говорил.

Я немного потерял, когда речь заходит о numpy / matplotlib и о терминологии и последовательности шагов, которые я видел.

• Почему функции matplotlib imshow () и show () показывают изображения в другой цветовой схеме в зависимости от того, читаются ли они как uint8 или in64?
• Аргументы аргумента функции Python MatPlot
• Вертикальное вращение легенды Matplotlib
• Как обновить художников в прокручиваемом, matplotlib и multipot
• Как избавиться от ошибки максимальной глубины рекурсии при интерактивном построении?

Самое близкое, что я нашел, – это набросок 3d-поверхности из списка кортежей в matplotlib

У меня есть список списков данных высоты.

data=[[h1,h2,h3,h...], [h,h,h,h], [h,h,h,h], [h,h,h,h16]] data[0][1]==h2 data[4][4]==h16 

Как я могу создать простой 3D-график этих значений с использованием matplotlib / numpy и т. Д.? точно так же, как colourmap с значениями цвета как значения z. Я могу использовать imshow () просто отлично, так как он принимает список списков напрямую. Я просто не уверен, как мне нужно нарезать то, что у меня есть во что-то, с чем согласен plot_surface.

 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D data = np.array(data) length = data.shape[0] width = data.shape[1] x, y = np.meshgrid(np.arange(length), np.arange(width)) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, data) plt.show()