Matplotlib 3D曲面重叠元素辨识度提升：阴影添加及优化方案咨询

• 优化光照阴影参数
  你已经用到的LightSource方案可以进一步调整参数提升效果：调整光源方位角azdeg、高度角altdeg匹配你的峰值分布，添加vert_exag参数放大高度起伏的阴影感知，指定blend_mode调整明暗混合效果，修改后示例代码如下：

from matplotlib.colors import LightSource
import numpy as np

z_data = np.abs(I_surf[xlim_min:xlim_max, ylim_min:ylim_max])
ls = LightSource(azdeg=315, altdeg=45) # 可调整azdeg在0~360区间找到最适配的光照角度
rgb = ls.shade(
    z_data, 
    cmap=plt.cm.inferno,
    vert_exag=2, # 数值越大高度起伏的阴影强化效果越明显
    blend_mode='soft' # 可选'hard'/'soft'，soft模式明暗过渡更自然
)
surf = ax.plot_surface(
    X_vals, T_vals, 
    z_data, 
    linewidth=0, 
    antialiased=False, 
    cstride=1, 
    rstride=1, 
    facecolors=rgb
)

• 添加辅助参考元素
  可以叠加2D投影类元素辅助定位峰值：

1. 给曲面添加极细的网格线区分相邻区块：将plot_surface的linewidth设为0.1~0.2，edgecolor设为浅灰色#eeeeee即可，不会干扰主色彩展示
2. 在z轴底面投影等高线，和曲面峰值形成对应关系：

z_min = np.min(z_data)
ax.contour(X_vals, T_vals, z_data, zdir='z', offset=z_min, cmap='inferno', linewidths=1)

• 优化色彩映射规则
  如果峰值数值接近导致色差小，可以通过归一化规则拉伸色彩区间：

from matplotlib.colors import PowerNorm, LogNorm

# 用PowerNorm放大高值区的色差，gamma<1时高值区间色彩区分度更高
norm = PowerNorm(gamma=0.6, vmin=np.min(z_data), vmax=np.max(z_data))
# 如果数值跨度大可以用LogNorm，注意加极小值避免出现0值报错：
# norm = LogNorm(vmin=z_data.min()+1e-6, vmax=z_data.max())
rgb = ls.shade(z_data, cmap=plt.cm.inferno, norm=norm, vert_exag=2)

• 调整画布和视角参数
  拉伸z轴比例、调整观测视角减少峰值遮挡：

# 调整三个轴的显示比例，格式为(x比例, y比例, z比例)，增大z轴比例可让高度起伏更明显
ax.set_box_aspect((1, 1, 1.5))
# 调整观测角度，elev是俯仰角，azim是方位角，可多试几个角度避免前后峰值遮挡
ax.view_init(elev=35, azim=300)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者arc_lupus