Matplotlib 使用重复数据绘制曲面

我想绘制一个剖切面并以pdf格式保存。

我正在绘制满足某些方程的曲面。为了有更多的“美丽”的图片，我正在“切割”超出情节界限的部分。基本上，我是通过将边界外的点映射到边界内的点来实现的，因此我在相应的数组中生成重复数据。当我尝试以.pdf格式保存此曲面时（这是我想要的格式），我收到以下错误：

只能以PDF格式输出有限的数字

我假设在尝试在相等点之间生成曲面时，此错误正是来自matplotlib。但是，我可以保存在.png中，这是我不喜欢的。有解决办法吗？在这里，我包括一个评论和工作的例子

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

#Set the size of the figures and some parameters
f_width=2.5 
f_height=((np.sqrt(5)-1)/2)*f_width  
fig_size =  [f_width,f_height]
fig = plt.figure(num=1, figsize=fig_size);

ax  = Axes3D(fig)

### --- CREATE THE MESH --- ###
x   = np.linspace(-2,2.0,50)
b   = np.linspace(-3,3,50)
B,X = np.meshgrid(b,x)
### ---------------------- ###

### --- CREATE SURFACE --- ###
a = -2
C = -X**4 - a*X**2 - B*X
    ### ---------------------- ###

r,c = np.shape(C)
## -- CUT THE SURFACE .. comment all this for the uncut version -- ##
for j in range(r):
    for k in range(c):
        if C[j][k]<-2 and X[j][k]>0:
            C[j][k] =-2
            roots   = np.roots([1,0,a,B[j][k],C[j][k] ])
            roots   = roots[roots.imag==0]
            X[j][k] = np.real(roots[roots.real>0])

        if C[j][k]<-2 and X[j][k]<0:
            C[j][k] = -2
            roots   = np.roots([1,0,a,B[j][k],C[j][k] ])
            roots   = roots[roots.imag==0]
            X[j][k] = np.real(roots[roots.real<0])
## ------------------------- end of cut -------------------------- ##

## -- PLOT THE SURFACE -- ##
ax.plot_surface(C,B,X,rstride = 1, alpha=0.5 , 
    cstride = 1, color = '0.5',linewidth = 0., 
    antialiased = True,zorder=0.5)

### --- CONFIGURE AXES --- ###
ax.xaxis.set_ticks([])
ax.yaxis.set_ticks([])
ax.zaxis.set_ticks([])
ax.set_xlim3d(-2, 4)
ax.set_ylim3d(-3,3)
ax.set_zlim3d(-3,2)
ax.set_xlabel(r'$c$')
ax.set_ylabel(r'$b$')
ax.set_zlabel(r'$x$')
ax.view_init(15,15)
### ---------------------- ###
#plt.savefig('figure.pdf')
plt.savefig('figure.png',dpi=300)

导入matplotlib.pyplot作为plt
从mpl_toolkits.mplot3d导入Axes3D
将numpy作为np导入
#设置图形的大小和一些参数
f_宽度=2.5
f_高度=（（np.sqrt（5）-1）/2）*f_宽度
fig_尺寸=[f_宽度，f_高度]
图=plt.图（num=1，figsize=fig_size）；
ax=Axes3D（图）
###---创建网格--###
x=np.linspace（-2,2.0,50）
b=np.linspace（-3,3,50）
B、 X=np.meshgrid（B，X）
### ---------------------- ###
###---创建曲面--###
a=-2
C=-X**4-a*X**2-B*X
### ---------------------- ###
r、 c=np.形状（c）
##--切割表面。。对未剪切版本的所有这些进行注释--##
对于范围（r）内的j：
对于范围（c）中的k：
如果C[j][k]0：
C[j][k]=-2
根=np.根（[1,0，a，B[j][k]，C[j][k]）
根=根[roots.imag==0]
X[j][k]=np.real（根[roots.real>0]）
如果C[j][k]，您可以通过一些随机噪声修改切割边上X的结果。在ax.plot_surface

之前添加以下两行：

mask = C == -2
X[mask] += np.random.normal(scale=1e-5, size=np.sum(mask))

---

欢迎来到SO！这看起来正是正确的问题。太好了@HYRY。。。所以，我只是想了解。。。在点X，C，其中C=-2，你将一些1e-15阶的小术语添加到X中，因此在实践中（和matplotlib中）它们并不都是相同的点，但在眼睛看来它们是？谢谢！