Matplotlib绘制3D曲面图时仅加载前50组数据的问题求助

我遇到了一个非常棘手的问题：使用下面的脚本绘制3D曲面图时，无论我的数据集有多少行，都只能显示前49行（也就是前50组(x,y,z)数据）。我特意在后面的行里设置了很高的z轴值，但这些值完全不会出现在生成的图里，只有前49行的数据能被渲染出来。

我已经花了整整一天时间尝试调整rstride/cstride或者rcount/ccount参数，但都没能解决这个问题。我甚至做了测试：把步长设为20，然后用25组数据，结果所有数据都能正常显示——这说明这不是降采样的问题，而是数据被截断了。

我确认过DataFrame里确实包含了全部200行数据，但3D曲面图就是只能处理前50组数据的样子。我找遍了相关模块的默认设置，却找不到哪里可以修改这个限制。肯定有很多人用Matplotlib绘制过超过50组数据的3D曲面图，我现在只需要能绘制200组数据的能力，实在不知道该怎么调整了，希望能得到大家的指导！

下面是我使用的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from google.colab import files
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
import io

# Upload the Excel file
uploaded = files.upload()

# Get the file name
file_name = list(uploaded.keys())[0]

# Read the Excel file with all sheets into a dictionary of DataFrames
xls = pd.ExcelFile(io.BytesIO(uploaded[file_name]))
sheet_names = xls.sheet_names
dataframes = {sheet_name: pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name) for sheet_name in sheet_names}

# Specify the columns to plot
x_column = 'Col_1'
y_column = 'Col_2'
z_column = 'z_values'

# Find the min and max Z values across all sheets
min_z = float('inf')
max_z = float('-inf')
for sheet_name in sheet_names:
    df = dataframes[sheet_name]
    if z_column in df.columns:
        min_z = min(min_z, df[z_column].min())
        max_z = max(max_z, df[z_column].max())

# Find the min and max values for the colormap across all sheets
min_value = float('inf')
max_value = float('-inf')
for sheet_name in sheet_names:
    df = dataframes[sheet_name]
    if z_column in df.columns:  # Assuming z_column determines color
        min_value = min(min_value, df[z_column].min())
        max_value = max(max_value, df[z_column].max())

# Create a figure and subplots for each sheet
fig = plt.figure(figsize=(15, 10))
num_sheets = len(sheet_names)
num_rows = (num_sheets + 2) // 3
num_cols = min(num_sheets, 3)

for i, sheet_name in enumerate(sheet_names):
    df = dataframes[sheet_name]
    if x_column not in df.columns or y_column not in df.columns or z_column not in df.columns:
        print(f"Error: Columns '{x_column}', '{y_column}', or '{z_column}' not found in sheet '{sheet_name}'. Skipping.")
        continue

    ax = fig.add_subplot(num_rows, num_cols, i + 1, projection='3d')
    xi = np.linspace(min(df[x_column]), max(df[x_column]), 100)
    yi = np.linspace(min(df[y_column]), max(df[y_column]), 100)
    X, Y = np.meshgrid(xi, yi)
    Z = griddata((df[x_column], df[y_column]), df[z_column], (X, Y), method='cubic')
    
    
    surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.viridis, linewidth=0, antialiased=False, vmin=min_value, vmax=max_value)
    #surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='viridis') to prevent downsampling
    
    ax.set_xlabel(x_column)
    ax.set_ylabel(y_column)
    ax.set_zlabel(z_column)
    ax.set_title(f'Sheet: {sheet_name}')
    ax.set_zlim(min_z, max_z)


# Add a single colorbar for all plots
fig.subplots_adjust(right=0.8)
cbar_ax = fig.add_axes([0.85, 0.15, 0.05, 0.7])
fig.colorbar(surf, cax=cbar_ax)

plt.show()

补充说明：我试过各种避免降采样的设置，但都没用，这根本不是分辨率的问题，就是数据被排除了——第49行之后的数据完全不被绘制。我怀疑是不是某个模块有默认限制，但找不到调整的地方。我也试过设置rcount和ccount为1，同样没有效果。DataFrame是完整的200行数据，但3D曲面图看起来就像是只能处理49x49的网格一样。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者T Simmons