Estoy usando Matplotlib para visualizar matrices tridimensionales. Lo obtuve casi como lo quiero, aparte de un pequeño inconveniente ... vea la ilustración y la descripción a continuación de lo que puedo hacer y lo que quiero que haga ...

Muestre un montón de cubos con etiquetas, pero también un montón de otras cosas.Muestra un montón de cubos pero no etiquetas de eje.Esto es lo que quiero pero no puedo hacer ... Quiero mostrar un montón de cubos CON etiquetas de eje pero nada más.

Espero que me puedan ayudar :) Vea la fuente a continuación.

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
import numpy as np
rcParams['axes.labelsize'] = 14
rcParams['axes.titlesize'] = 16
rcParams['xtick.labelsize'] = 14
rcParams['ytick.labelsize'] = 14
rcParams['legend.fontsize'] = 14
rcParams['font.family'] = 'serif'
rcParams['font.serif'] = ['Computer Modern Roman']
rcParams['text.usetex'] = True
rcParams['grid.alpha'] = 0.0

def make_cube():
    """ A Cube consists of a bunch of planes..."""

    planes = {
        "top"    : ( [[0,1],[0,1]], [[0,0],[1,1]], [[1,1],[1,1]] ),
        "bottom" : ( [[0,1],[0,1]], [[0,0],[1,1]], [[0,0],[0,0]] ),
        "left"   : ( [[0,0],[0,0]], [[0,1],[0,1]], [[0,0],[1,1]] ),
        "right"  : ( [[1,1],[1,1]], [[0,1],[0,1]], [[0,0],[1,1]] ),
        "front"  : ( [[0,1],[0,1]], [[0,0],[0,0]], [[0,0],[1,1]] ),
        "back"   : ( [[0,1],[0,1]], [[1,1],[1,1]], [[0,0],[1,1]] )
    }
    return planes

def render_array(ary, highlight):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

    cube = make_cube()

    for space in xrange(0, ary.shape[0]):
        for column in xrange(0, ary.shape[1]):
            for row in xrange(0, ary.shape[2]):
                alpha = 0.01
                if highlight[space,column,row] == 1:
                    alpha = 1
                for side in cube:
                    (Xs, Ys, Zs) = (
                        np.asarray(cube[side][0])+space+space*0.2,
                        np.asarray(cube[side][2])+row+row*0.2,
                        np.asarray(cube[side][3])+column+column*0.2
                    )
                    ax.plot_surface(Xs, Ys, Zs, rstride=1, cstride=1, alpha=alpha)

    highest = 0                         # Make it look cubic
    for size in ary.shape:
        if size > highest:
            highest = size
    ax.set_xlim((0,highest))
    ax.set_ylim((0,highest))
    ax.set_zlim((0,highest))


    ax.set_xlabel('Third dimension' )   # Meant to visualize ROW-MAJOR ordering 
    ax.set_ylabel('Row(s)')
    ax.set_zlabel('Column(s)')

    #plt.axis('off')    # This also removes the axis labels... i want those...
    #ax.set_axis_off()  # this removes too much (also the labels)

    # So I try this instead...
    ax.set_xticks([])          # removes the ticks... great now the rest of it
    ax.set_yticks([])
    ax.set_zticks([])
    #ax.grid(False)             # this does nothing....
    #ax.set_frame_on(False)     # this does nothing....
    plt.show()

def main():

    subject = np.ones((3,4,3))

    highlight = np.zeros(subject.shape) # Highlight a row
    highlight[1,1,:] = 1

    render_array(subject, highlight)    # Show it

if __name__ == "__main__":
    main()

Actualizar, gracias a la respuesta, esto es lo que me faltaba:

# Get rid of the panes                          
ax.w_xaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 0.0)) 
ax.w_yaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 0.0)) 
ax.w_zaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 0.0)) 

# Get rid of the spines                         
ax.w_xaxis.line.set_color((1.0, 1.0, 1.0, 0.0)) 
ax.w_yaxis.line.set_color((1.0, 1.0, 1.0, 0.0)) 
ax.w_zaxis.line.set_color((1.0, 1.0, 1.0, 0.0))

Lo cual, junto con:

# Get rid of the ticks                          
ax.set_xticks([])                               
ax.set_yticks([])                               
ax.set_zticks([])

Oculte todo menos las etiquetas, como se ilustra en 3).

ACTUALIZAR

Limpié y puse el código en un estado de funcionamiento y lo hice disponible aquí:https://github.com/safl/ndarray_plot

Junto con un par de ejemplos adicionales aquí:http://nbviewer.ipython.org/github/safl/ndarray_plot/blob/master/nb/ndap.ipynb