matplotlibのAxes3D(plot_wireframe or plot_surface)を使いましょう。

plot_wireframeかplot_surfaceを使えばいいです。
以下に詳細があります。
https://watlab-blog.com/2019/12/01/matplotlib-3dplot/#Pythonmatplotlib3D

ファイルから描画するにはnumpyやpandasを使う

numpyやpandasを使ってファイルを読み込みましょう。
matplotlibにデータを渡すには整形したり補間する必要があるかもしれません。
データ読み込み→x,y,z軸のデータを用意(場合によっては整形する)→x,yをmeshgridでメッシュを作成→plot_surfaceなどでプロット→保存
というのが大きな流れになります。
python 3d surface csvで検索するといくつかヒットします。

下の例が一番使えるかもしれません。
https://books.google.co.jp/books?id=SsFqDwAAQBAJ&pg=PA231&lpg=PA231&dq=read+csv+plot_surface&source=bl&ots=rdidw7dcpG&sig=ACfU3U0i_4oXLiy32Q0FBje9alYzEoo6Fw&hl=ja&sa=X&ved=2ahUKEwjyra6AvY3qAhWMHKYKHdvhAfc4ChDoATAAegQIChAB#v=onepage&q=read%20csv%20plot_surface&f=false

コード例

上のgoogle bookを参考に書いたものです。

python
1import numpy as np
2import scipy.interpolate as interp
3import pandas as pd
4import matplotlib.pyplot as plt
5from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
6
7# read the input data (ignore the first row)
8data = pd.read_csv('hoge.csv', dtype='double').values[:,0:3]
9
10# construct meshgrid
11gridsize = 100
12mn, mx = data.min(axis=0), data.max(axis=0)
13xm = np.arange(mn[0],mx[0],(mx[0]-mn[0])/(gridsize-1))
14ym = np.arange(mn[1],mx[1],(mx[1]-mn[1])/(gridsize-1))
15x, y = np.meshgrid(xm, ym)
16
17# interpolate the data
18z = interp.griddata(data[:,0:2], data[:,2], (x,y), method='cubic')
19z[np.isnan(z)] = np.nanmean(z)
20
21ax = plt.gca(projection='3d')
22ax.plot_surface(x,y,z,cmap='autumn',linewidth=0)
23plt.savefig('hoge.png')

テストのため、以下のスクリプトでデータを作成しました。ガウシアンです。

python
1import numpy as np
2with open('hoge.csv', mode='w') as f:
3    for i in np.linspace(-3,3,100):
4        for j in np.linspace(-3,3,100):
5            f.write("{0:f}, {1:f}, {2:f}".format(i,j,np.exp(-i*i-j*j)))
6            f.write("\n")
7