在上面提供的示例数据中，x，y和z可以很容易地重新整形以获得2D数组。下面的答案是为那些正在寻找随机x，y和z数组的更通用答案的人提供的。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.mlab import griddata
import numpy

# use your x,y and z arrays here
x = numpy.random.randint(1,30, 50)
y = numpy.random.randint(1,30, 50)
z = numpy.random.randint(1,30, 50)

yy, xx = numpy.meshgrid(y,x)
zz = griddata(x,y,z,xx,yy, interp='linear')
plt.pcolor(zz)
#plt.contourf(xx,yy,zz) # if you want contour plot
#plt.imshow(zz)
plt.pcolorbar()
plt.show()

我的猜测是x，y和z将被读取为相同长度的一维向量，假设N。问题是，当你创建xmesh和ymesh时，它们是N x N，你的z值也应该是N。它只是N，这就是为什么你会得到一个错误。
你的文件的布局是什么？我猜每行都是你想要创建网格的（x，y，z）。为了做到这一点，你需要知道点是如何作为网格排序的（行为主还是列为主）。一旦你知道了这一点，你可以这样做，而不是创建xmesh和ymesh：

N = np.sqrt(len(x)) # Only if squared, adjust accordingly
x = x.reshape((N, N))
y = y.reshape((N, N))
z = z.reshape((N, N))
pcolormesh(x, y, z)

在此之前，我会先这样做：

scatter(x, y, c=z)

这将给你给予网格的点，这是一个很好的起点。

我也有同样的问题，我同意古斯塔夫·拉尔森的建议，

scatter(x, y, c=z)

在我的特殊情况下，我将散射点的线宽设置为零：

scatter(x, y, c=z, linewidths=0)

当然，你也可以尝试其他的装饰，配色方案等，matplotlib.pyplot.scatter的参考会对你有更大的帮助。

看起来你把X和Y绘制成2D数组，而Z仍然是1D数组。尝试如下操作：

Znew=np.reshape(z,(len(xmesh[:,0]),len(xmesh[0,:])))
diagram1.pcolormesh(xmesh,ymesh,Znew)

**更新：**图中有一个大小为4x 4的X/Y网格：

x = np.genfromtxt('mesh.txt', dtype=float, delimiter=' ', usecols = (0))
y = np.genfromtxt('mesh.txt', dtype=float, delimiter=' ', usecols = (1))
z = np.genfromtxt('mesh.txt', dtype=float, delimiter=' ', usecols = (2))

@Gustav Larsson和我自己将数组重新塑造为数组，如下所示：

Xnew=np.reshape(x,(4,4)) 
Xnew=np.reshape(y,(4,4))
Znew=np.reshape(z,(4,4))

这给了你三个4x 4的数组来使用pcolormesh绘图：

diagram1.pcolormesh(Xnew,Ynew,Znew)