有趣的问题。我试图基本上遵循@Skeletor概述的思想,并映射图像,以便可以用plot_surface来显示:import PIL

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# load bluemarble with PIL

bm = PIL.Image.open('bluemarble.jpg')

# it's big, so I'll rescale it, convert to array, and divide by 256 to get RGB values that matplotlib accept

bm = np.array(bm.resize([d/5 for d in bm.size]))/256.

# coordinates of the image - don't know if this is entirely accurate, but probably close

lons = np.linspace(-180, 180, bm.shape[1]) * np.pi/180

lats = np.linspace(-90, 90, bm.shape[0])[::-1] * np.pi/180

# repeat code from one of the examples linked to in the question, except for specifying facecolors:

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = np.outer(np.cos(lons), np.cos(lats)).T

y = np.outer(np.sin(lons), np.cos(lats)).T

z = np.outer(np.ones(np.size(lons)), np.sin(lats)).T

ax.plot_surface(x, y, z, rstride=4, cstride=4, facecolors = bm)

plt.show()

结果:

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