如何从matplotlib 3D图表及对应方程中提取X/Y/Z数据点

现有一段可正常运行、用于生成3D曲面图的Python代码，需求是提取图表对应的X、Y、Z轴数值为列表格式，方便后续复制到Excel做数据运算处理，属于「基于已有数据集绘制图表」的逆向操作，原代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt  
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  
from matplotlib import cm  
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter  

import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
N = np.arange(0, 10, 1)
M = np.arange(0, 15, 1)
N, M = np.meshgrid(N, M)
DNM = 3992.88*N - 2585.96*M

surf = ax.plot_surface(N, M, DNM, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.jet,
        linewidth=0, antialiased=False)
ax.set_zlim(-25000, 20000)

ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))

fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=10)

plt.show()

你不需要从渲染完成的图表对象里反向提取数据，绘图用的X/Y/Z原始数据在代码里已经生成了，直接转换格式即可使用：

• 轴和变量的对应关系：
  • X轴对应网格数组N
  • Y轴对应网格数组M
  • Z轴对应高度计算结果数组DNM
• 转普通Python列表：直接调用numpy数组的.tolist()方法即可，如果是要粘贴到Excel，更推荐用扁平化的一维列表，三个列表同索引的值就是曲面上一个点的完整坐标，不需要处理二维嵌套结构，代码如下：

# 保留二维网格结构的列表
x_grid_list = N.tolist()
y_grid_list = M.tolist()
z_grid_list = DNM.tolist()

# 扁平化逐点对应的一维列表，适合Excel按列粘贴
x_flat_list = N.flatten().tolist()
y_flat_list = M.flatten().tolist()
z_flat_list = DNM.flatten().tolist()

• 如果想省掉手动复制的步骤，可以直接导出为Excel能直接打开的CSV文件，代码如下：

import csv

# 导出为CSV，用Excel直接打开即可使用
with open("3d曲面数据.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
    write = csv.writer(f)
    # 写表头
    write.writerow(["X值", "Y值", "Z值"])
    # 逐行写入每个点的坐标
    for x, y, z in zip(x_flat_list, y_flat_list, z_flat_list):
        write.writerow([x, y, z])

注意：不要尝试从plot_surface返回的surf对象里反向提取数据，绘图时设置的zlim等参数会裁剪超出范围的数值，拿到的不是完整原始数据，直接用绘图前生成的N/M/DNM数组才是和计算逻辑完全一致的完整数据集。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mohamed Osman