环境和包: 

环境 python:python-3.12.0-amd64

包: matplotlib 3.8.2 pandas     2.1.4 openpyxl   3.1.2 scipy      1.12.0

代码: 

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from scipy.interpolate import griddata
import numpy as np# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('煤仓模拟参数.xlsx')# 提取x、y、z坐标数据
x = df['X轴'].values
y = df['Y轴'].values
z = df['Z轴'].values# 设置网格大小和插值方法
grid_size = 100# 创建3D图形对象并绘制平滑曲面
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')# 生成网格坐标
grid_x, grid_y = np.mgrid[min(x):max(x):grid_size, min(y):max(y):grid_size]# 计算平滑曲面高度
grid_z = griddata((x, y), z, (grid_x, grid_y), method='cubic')#ax.scatter(x, y, z)  # 也可以绘制原始的点云
ax.plot_surface(grid_x, grid_y, grid_z, cmap='viridis')  # 绘制平滑曲面
# 设置x轴的刻度间隔
ax.set_xticks(np.arange(-7500, 7500, 2500))  # 从-7500到7500，步长为2500# 设置y轴的刻度间隔
ax.set_yticks(np.arange(-7500, 7500, 2500))  # 从-7500到7500，步长为2500# 设置z轴的刻度间隔
ax.set_zticks(np.arange(10000, 31000, 2500))   # 从10000到31000，步长为2500
plt.show()

效果图: 

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