我建议您使用Axes3D.plot_surface绘制平面，并使用facecolor参数为它们着色，如下所示：

import numpy;
from matplotlib import pyplot;
from matplotlib import cm;
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D;
pyplot.interactive(True);

# Creat mesh.
X = numpy.arange(-1, 1, 0.1);
Y = numpy.arange(-1, 1, 0.1);
X, Y = numpy.meshgrid(X, Y);

# Create some data to plot.
A = numpy.copy(X);
B = numpy.copy(Y);
C = numpy.sqrt(X**2 + Y**2);
D = numpy.cos(C);
# Normalize data for colormap use.
A -= numpy.min(A); A /= numpy.max(A);
B -= numpy.min(B); B /= numpy.max(B);
C -= numpy.min(C); C /= numpy.max(C);
D -= numpy.min(D); D /= numpy.max(D);

# Create flat surface.
Z = numpy.zeros_like(X);

# Plot
fig = pyplot.figure();
ax = fig.gca(projection='3d');
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, facecolors = cm.coolwarm(A));
ax.plot_surface(X, Y, Z+0.1, rstride=1, cstride=1, facecolors = cm.coolwarm(B));
ax.plot_surface(X, Y, Z+0.2, rstride=1, cstride=1, facecolors = cm.coolwarm(C));
ax.plot_surface(X, Y, Z+0.3, rstride=1, cstride=1, facecolors = cm.coolwarm(D));

为了补充@Bence的答案，可以使用here中的代码片段添加额外的垂直颜色条。具体来说，我使用了下面的代码，其中'xxx'是我的数据集，Bence图中显示的每个层都是dstack'd numpy数组中的一个单独的z层。：

m = cm.ScalarMappable(cmap=cm.jet)
m.set_array(xxx)
pyplot.colorbar(m)
pyplot.show()