Визуализация трубки с гексагональной сеткой, которая (полу) непрозрачна в питоне

Question

У меня есть сотовая сетка: , которую я складываю, чтобы сделать трубу, подобную этой:

Я использовал python с mpl_toolkits.mplot3d для генерации трубки.

У меня есть две основные проблемы:

1) Как таковые, провода спереди и сзади перекрываются, что делает структуру трубки запутанной.Я хотел бы установить некоторую степень непрозрачности, чтобы лучше видеть фронтальную шестиугольную сетку без беспорядка задней сетки.2) На плоском листе я установил соотношение сторон равным, но на трехмерном графике оно выглядит искаженным.Это может быть связано с точкой зрения, но я переместил ее вокруг шестиугольников, которые кажутся слишком искаженными по сравнению с плоской версией.Они кажутся сплюснутыми вдоль оси трубы, направление без кривизны.Я попытался установить соотношение сторон 3d с помощью:

fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(1.0)*1.5)
ax = fig.gca(projection='3d')

, но оно не работает должным образом.Весь код ниже:

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial import Delaunay
Nx = 20
Ny = 20
dx = 1.0
dy =  dx*np.sqrt(3.0)/2
# number of points
Npts = Nx*Ny 
points = np.zeros((Npts, 2))
# Initial positions
for j in range(Ny):
    x = 0
    for i in range(Nx):
        if j%2 ==0:
            points[j*Nx+i, 0] = x
            points[j*Nx+i, 1] = j*dy
            if i%2 == 1:
                x += 2*dx
            else:
                x += dx
        elif j%2 ==1:
            points[j*Nx+i, 0] = x-0.5*dx
            points[j*Nx+i, 1] = j*dy
            if i%2 == 1:
                x += dx
            else:
                x += 2*dx
# print points
# compute Delaunay tesselation
tri = Delaunay(points)


# obtain list of nearest neighbors
indices, indptr = tri.vertex_neighbor_vertices
plt.figure()
# Determine equal aspect ratio
plt.axes().set_aspect ('equal')
plt.plot (points[:, 0], points[:, 1], 'ro') 
plt.xlabel("$x$", fontsize=18)
plt.ylabel("$y$", fontsize=18)
plt.title("Hexagonal mesh sheet")
nnIndPtr = np.array([], dtype = int)
nnIndices = np.zeros(Npts+1, dtype = int)
for k in range(Npts):
    count = 0
    for i in indptr[indices[k]:indices[k+1]]:
        # distance
        dist = np.linalg.norm(points[k]-points[i])
        # print k, i, dist
        # Build nearest neighbor list pointer from Delaunay triangulation
        if dist < 1.1:
            nnIndPtr= np.append(nnIndPtr, i)
            count += 1
    nnIndices[k+1]=nnIndices[k]+count
for k in range(Npts):
    for i in nnIndPtr[nnIndices[k]:nnIndices[k+1]]:
        plt.plot([points[i, 0], points[k, 0]],[points[i, 1], points[k, 1]], "b-") 
plt.savefig('sheet.png')


#Adjusts the aspect ratio and enlarges the figure (text does not enlarge)
fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(1.0)*1.5) 
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_axis_off()
# Fold the sheet into a tube without stretching it
s = points[:, 0]
Lx = Nx*dx
x = Lx *np.cos(2*np.pi*s/Lx)
y = Lx *np.sin(2*np.pi*s/Lx)
z = points[:, 1]
ax.scatter(x, y, z, color='r')
for k in range(Npts):
    for i in nnIndPtr[nnIndices[k]:nnIndices[k+1]]:
        ax.plot([x[i], x[k]],[y[i], y[k]], [z[i], z[k]], color='b')

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
ax.set_title("Hexagonal mesh tube")
plt.savefig('tube.png')

plt.show()