修复3D绘图的锯齿状边缘，选择合适的蒙版

Question

所以我有一些3D数据，我可以绘制得很好，除了边缘看起来像是锯齿状。

相关代码：

import numpy as np
from matplotlib import cm
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x = np.arange(-1, 1, 0.01)
y = np.arange(-1, 1, 0.01)
x, y = np.meshgrid(x, y)
rho = np.sqrt(x**2 + y**2)

# Attempts at masking shown here
# My Mask
row=0
while row<np.shape(x)[0]:
    col=0
    while col<np.shape(x)[1]:
        if rho[row][col] > 1:
            rho[row][col] = None
        col=col+1
    row=row+1

# Calculate & Plot
z = rho**2
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride=8, cstride=8,  cmap=cm.bone, alpha=0.15, linewidth=0.25)
plt.show()

产地： 这是如此接近我想要的，除了边缘是锯齿状的。

如果我在上面的代码中禁用了我的面具＆amp;将其替换为rho = np.ma.masked_where(rho > 1, rho)，它给出：

这不是锯齿状，但不想让我想要在角落里。

有关不同掩蔽或绘图方法的任何建议，以摆脱这种锯齿状？

Answer 1

您是否考虑使用极坐标（如this example）？

类似的东西：

import numpy as np
from matplotlib import cm
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# create supporting points in polar coordinates
r = np.linspace(0,1.25,50)
p = np.linspace(0,2*np.pi,50)
R,P = np.meshgrid(r,p)
# transform them to cartesian system
x, y = R * np.cos(P), R * np.sin(P)

rho = np.sqrt(x**2 + y**2)

# Calculate & Plot
z = rho**2
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1,  cmap=cm.bone, alpha=0.15, linewidth=0.25)
plt.show()