我想这就是你想要的：

x = np.arange(-5, 5, 0.01)
y = np.ceil(x)

plt.xlabel('ceil(x)')
plt.ylabel('graph of ceil (x)')
plt.title('graph of ceil (x)')

for i in range(int(np.min(y)), int(np.max(y))+1):
    plt.plot(x[(y>i-1) & (y<=i)], y[(y>i-1) & (y<=i)], 'b-')

plt.show()

如果你看y，你会发现它只是数字，1.0等等，plot.plt(x,y)显示了一个连续的阶梯图。它们示出了y从1.0到2.0的变化，其中在x中有一小步。
查看x的每100个值。

In [13]: x[::100]
Out[13]:
array([-5.0000000e+00, -4.0000000e+00, -3.0000000e+00, -2.0000000e+00,
       -1.0000000e+00, -1.0658141e-13,  1.0000000e+00,  2.0000000e+00,
        3.0000000e+00,  4.0000000e+00])

在这些点上看一个ceil，然后：

In [15]: np.ceil(x[::100])
Out[15]: array([-5., -4., -3., -2., -1., -0.,  1.,  2.,  3.,  4.])
In [16]: np.ceil(x[1::100])
Out[16]: array([-4., -3., -2., -1., -0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.])

我们可以在每次跳转时将y更改为np.nan。

In [17]: y[::100]=np.nan

然后，plt(x,y)将跳过nan值，只显示没有接近垂直的踢面的平面。

红色虚线表示已连接的y，蓝色虚线表示未连接的nan值。
另一个答案为每个级别做一个单独的plot。
有评论建议stair，但我还没有制定出调用细节。
在任何情况下，获取断开连接的绘图都需要对绘图进行特殊处理。仅仅创建x,y数组是不够的。