将 3d 多边形中的第 4 个独立变量绘制为 Python 中的颜色图

如何解决将 3d 多边形中的第 4 个独立变量绘制为 Python 中的颜色图

我通过使用 4 个点并将它们与遵守以下规则的线连接起来，在 python 中绘制了一个 3d 几何图形： 点 1 与点 2 相连。 点 2 与点 3 相连。 点 3 与点 4 相连。 点 4 与点 1 相连。 在以下链接中可以看到 和 示例，其中绘制了 5 个不同的多边形。

Example of a geometry definition with the previous algorithm

现在，对于每个点（在上图中描述为 Ui），我有一个变量，我想通过插值将其绘制为颜色图。我已经看过几篇关于如何使用 ax.plot_surface 函数执行此操作的帖子，但是我无法弄清楚如何在我的特定示例中使用它，所以我想知道是否还有其他方法。

我想要实现的一个例子如下：

Expected result

该图对第 4 个变量进行插值，该变量是为每个线交点给出的，以构建连续的颜色图。这是使用 matlab 函数fill3()。

我附上了以下任意几何体的示例，其中为 4 个点中的每个点定义了第 4 个变量：

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection
import numpy as np

def node_labels(ax,Nodes_Coord):
    c1=0
    for i in Nodes_Coord:
        ax.text(i[0],i[1],i[2],'U{}'.format(c1+1))
        c1=c1+1

def print_Geometry(Element_Connect,Nodes_Coord,ax,c):
        # fig = plt.figure(Fig_Label)
        # #Create a 3d cart. axis
        # ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
    #Plot the lines which compose the element:
        for i in range(Element_Connect.shape[0]): #Number of elements
            El_Con=Element_Connect[i]
            for j in range(Element_Connect.shape[1]): #Number of nodes per element    
                if j==3:
                    ax.plot([Nodes_Coord[El_Con-1][3][0],Nodes_Coord[El_Con-1][0][0]],[Nodes_Coord[El_Con-1][3][1],Nodes_Coord[El_Con-1][0][1]],[Nodes_Coord[El_Con-1][3][2],Nodes_Coord[El_Con-1][0][2]],color="k",linewidth=0.6)
                else:
                    ax.plot([Nodes_Coord[El_Con-1][j][0],Nodes_Coord[El_Con-1][j+1][0]],[Nodes_Coord[El_Con-1][j][1],Nodes_Coord[El_Con-1][j+1][1]],[Nodes_Coord[El_Con-1][j][2],Nodes_Coord[El_Con-1][j+1][2]],linewidth=0.6)
            x=Nodes_Coord[Element_Connect[i]-1,0]
            y=Nodes_Coord[Element_Connect[i]-1,1]
            z=Nodes_Coord[Element_Connect[i]-1,2]
            verts = [list(zip(x,y,z))]
            ax.add_collection3d(Poly3DCollection(verts,color=c,alpha=0.2))

Nodes_Coord=np.array([[4,7,0],[0,10,[2,2,0]])

Element_Connect = np.array([[1,3,4]])

fig = plt.figure(0)
#Create a 3d cart. axis
ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
ax.set_zlim(-1,1)
#Plot each element
print_Geometry(Element_Connect,'b')
node_labels(ax,Nodes_Coord)

#Now,the 4th variable at each point is:

Nodes_Elemental_VM=np.array=([5958.66,3436.33,1602.692745.27])
 #5958.6= Is the corresponding 4th variable for the first point.
#PRINT THE GEOMETRY WITH A COLORMAP GIVEN BY AN INTERPOLATION OF Nodes_Elemental_VM