底图mpl3d是一个非常巧妙的技巧，但它并没有按照所描述的方式来设计。因此，除了简单的海岸线之外，目前还不能将相同的技术用于其他地方。例如，填充的大陆只是不工作AFAICT。
也就是说，在使用cartopy时，类似的黑客也是可用的。由于我们可以一般地访问shapefile信息，因此此解决方案应该适用于任何折线shapefile，例如海岸线。
第一步是获取shapefile和相应的几何体：

feature = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'coastline', '110m')
geoms = feature.geometries()

接下来，我们可以将它们转换为所需的投影：

target_projection = ccrs.PlateCarree()
geoms = [target_projection.project_geometry(geom, feature.crs)
         for geom in geoms]

由于这些都是shapely的几何体，所以我们希望将它们转换为matplotlib路径：

from cartopy.mpl.patch import geos_to_path
import itertools

paths = list(itertools.chain.from_iterable(geos_to_path(geom)
                                             for geom in geoms))

对于路径，我们应该能够在matplotlib中创建一个PathCollection，并将其添加到轴中，但遗憾的是，Axes3D似乎无法科普PathCollection示例，因此我们需要通过构建LineCollection来解决这个问题（就像底图一样）。遗憾的是，LineCollections不采用路径，而是分段，我们可以使用以下方法计算：

segments = []
for path in paths:
    vertices = [vertex for vertex, _ in path.iter_segments()]
    vertices = np.asarray(vertices)
    segments.append(vertices)

将所有这些放在一起，我们最终得到与您的代码生成的底图类似的结果：

import itertools

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

import cartopy.feature
from cartopy.mpl.patch import geos_to_path
import cartopy.crs as ccrs

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig, xlim=[-180, 180], ylim=[-90, 90])
ax.set_zlim(bottom=0)

target_projection = ccrs.PlateCarree()

feature = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'coastline', '110m')
geoms = feature.geometries()

geoms = [target_projection.project_geometry(geom, feature.crs)
         for geom in geoms]

paths = list(itertools.chain.from_iterable(geos_to_path(geom) for geom in geoms))

# At this point, we start working around mpl3d's slightly broken interfaces.
# So we produce a LineCollection rather than a PathCollection.
segments = []
for path in paths:
    vertices = [vertex for vertex, _ in path.iter_segments()]
    vertices = np.asarray(vertices)
    segments.append(vertices)

lc = LineCollection(segments, color='black')

ax.add_collection3d(lc)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Height')

plt.show()

最重要的是，mpl3d似乎可以很好地处理PolyCollection，这将是我调查填充几何体的路径，例如陆地轮廓（与海岸线相反，海岸线严格来说是轮廓）。
重要的一步是将路径转换为多边形，并在PolyCollection对象中使用这些多边形：

concat = lambda iterable: list(itertools.chain.from_iterable(iterable))

polys = concat(path.to_polygons() for path in paths)
lc = PolyCollection(polys, edgecolor='black',
                    facecolor='green', closed=False)

这种情况下的完整代码如下所示：

import itertools

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection, PolyCollection
import numpy as np

import cartopy.feature
from cartopy.mpl.patch import geos_to_path
import cartopy.crs as ccrs

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig, xlim=[-180, 180], ylim=[-90, 90])
ax.set_zlim(bottom=0)

concat = lambda iterable: list(itertools.chain.from_iterable(iterable))

target_projection = ccrs.PlateCarree()

feature = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', '110m')
geoms = feature.geometries()

geoms = [target_projection.project_geometry(geom, feature.crs)
         for geom in geoms]

paths = concat(geos_to_path(geom) for geom in geoms)

polys = concat(path.to_polygons() for path in paths)

lc = PolyCollection(polys, edgecolor='black',
                    facecolor='green', closed=False)

ax.add_collection3d(lc)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Height')

plt.show()

使屈服：