如何在matplotlib中使用3D曲面图（Surface Plot）？

在matplotlib中创建3D曲面图，你需要使用`mpl_toolkits.mplot3d`模块中的`Axes3D`对象。这个对象提供了绘图功能，使得你可以在三维空间中创建图形。下面是一个简单的例子，展示了如何使用matplotlib绘制3D曲面图：

1. 首先，你需要导入必要的库，包括matplotlib.pyplot、numpy和mpl_toolkits.mplot3d。

2. 接下来，你需要准备数据，通常这涉及到创建一个网格和相应的z值，可以使用numpy的`mgrid`或者`ogrid`函数来生成。

3. 使用`Axes3D`对象的`plot_surface`方法来绘制曲面图。你可以自定义曲面的颜色、亮度和阴影等参数。

下面是一个简单的代码示例：

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

# 创建一个新的matplotlib图和一个3D子图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 定义网格的点
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 计算Z值，这里使用一个简单的函数Z=X**2+Y**2
Z = X**2 + Y**2

# 绘制曲面图，颜色映射为红色渐变到蓝色
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='hot')

# 添加颜色条
fig.colorbar(surf)

# 设置标签
ax.set_xlabel('X轴')
ax.set_ylabel('Y轴')
ax.set_zlabel('Z轴')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了一个x和y坐标的网格，然后计算了一个简单的二次曲面的Z值。通过`plot_surface`方法，我们在这个网格上绘制了一个3D曲面图，并使用了一个颜色映射来展示不同的高度。最后，我们添加了一个颜色条，并显示了最终的图形。