您可以使用plot_surface：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as axes3d
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')
u = np.linspace(-1, 2, 60)
v = np.linspace(0, 2*np.pi, 60)
U, V = np.meshgrid(u, v)
X = U
Y1 = (U**2 + 1)*np.cos(V)
Z1 = (U**2 + 1)*np.sin(V)
Y2 = (U + 3)*np.cos(V)
Z2 = (U + 3)*np.sin(V)
ax.plot_surface(X, Y1, Z1, alpha=0.3, color='red', rstride=6, cstride=12)
ax.plot_surface(X, Y2, Z2, alpha=0.3, color='blue', rstride=6, cstride=12)
plt.show()
要使用plot_surface您绘制表面，首先要确定两个一维参数，u并v：
u = np.linspace(-1, 2, 60)
v = np.linspace(0, 2*np.pi, 60)
使得x，y，z是参数的功能u和v：
x = x(u, v)
y = y(u, v)
z = z(u, v)
需要注意的ax.plot_surface是，它的前三个参数必须是2D数组。因此我们使用np.meshgrid来创建坐标矩阵（U和V）总分坐标向量（u和v），并定义二维数组X，Y，Z为的功能U和V：
X = U
Y1 = (U**2 + 1)*np.cos(V)
Z1 = (U**2 + 1)*np.sin(V)
有关坐标矩阵的每个位置U和V，对于一个对应的值X和Y与Z。这将创建一个从2维uv空间到3维xyz空间的映射。对于uv-space中的每个矩形，-space中的表面都有一个面xyz。绘制的曲面plot_surface由这些平面组成。
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