返回3D scipy.spatial.Delaunay的z值

scipy.spatial.Delaunay是一个用于计算三角剖分的库，它可以根据给定的点集生成一个三角网格。在三维空间中，每个三角形都有一个对应的z值，表示该三角形在z轴上的高度。

要返回3D scipy.spatial.Delaunay的z值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：

from scipy.spatial import Delaunay
import numpy as np

1. 创建一个包含点坐标的numpy数组，表示要进行三角剖分的点集。假设点集为points，其中每个点的坐标为(x, y, z)：

points = np.array([(x1, y1, z1), (x2, y2, z2), ...])

1. 使用Delaunay类对点集进行三角剖分，并获取剖分结果的对象：

tri = Delaunay(points)

1. 要获取每个三角形的z值，可以通过访问剖分结果的points属性和simplices属性来获取每个三角形的顶点索引。然后，可以根据顶点索引获取每个三角形的z值：

z_values = []
for simplex in tri.simplices:
    z_values.append(points[simplex][:, 2])

现在，z_values列表中包含了每个三角形的z值。你可以根据需要进一步处理这些值。

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