У меня есть данные облака точек из трехмерного массива, и я использую ransa c, чтобы найти наземную плоскость из всех точек в облаке точек. Используя коэффициент из ransa c, я также могу построить поверхность. 
, но проблема в том, что когда я пытаюсь построить поверхность, поверхность становится прямоугольной angular в форме -
Как можно нарисовать поверхность только через зеленые точки?
Кстати - plt.plot_trisurf не работает для меня. 
вот код -
while 1:
#try:
xyz = get_points()
if xyz.size > 10:
XY = xyz[:, :2]
Z = xyz[:, 2]
ransac = linear_model.RANSACRegressor(residual_threshold=0.01)
ransac.fit(XY, Z)
inlier_mask = ransac.inlier_mask_
outlier_mask = np.logical_not(inlier_mask)
inliers = np.zeros(shape=(len(inlier_mask), 3))
outliers = np.zeros(shape=(len(outlier_mask), 3))
a, b = ransac.estimator_.coef_
d = ransac.estimator_.intercept_
for i in range(len(inlier_mask)):
if not outlier_mask[i]:
inliers[i] = xyz[i]
else:
outliers[i] = xyz[i]
#############
db = DBSCAN(eps=.1, min_samples=50).fit(outliers)
cluster_labels = db.labels_
num_clusters = len(set(cluster_labels))
clusters = pd.Series([outliers[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)])
clusters = np.array(clusters)
n_clusters_ = len(set(cluster_labels)) - (1 if -1 in cluster_labels else 0)
##########
C = np.empty(shape=(len(clusters), 3), dtype=np.float32)
rects = np.empty(shape=(len(clusters), 6), dtype=np.float32)
#print("Clusters",n_clusters_)
for i in range(n_clusters_):
mini = np.nanmin(clusters[i], axis=0)
maxi = np.nanmax(clusters[i], axis=0)
sp = maxi - mini
rects[i] = [mini[0], mini[1], mini[2], sp[0], sp[1], sp[2]]
C[i] = np.nanmean(clusters[i], axis=0, dtype=np.float32)
unique_labels = set(cluster_labels)
if animation:
colors = [plt.cm.Spectral(each)
for each in np.linspace(0, 1, len(unique_labels))]
for k, col in zip(unique_labels, colors):
if k == -1:
# Black used for noise.
col = [0, 0, 0, 1]
rectangles = []
if box:
for i in range(len(C)):
xx, yy, zz, dx, dy, dz = rects[i]
rectangles.append(ax.bar3d(xx, yy, zz, dx, dy, dz, color=colors[i], alpha=0.8))#############
min_x = np.amin(inliers[:, 0])
max_x = np.amax(inliers[:, 0])
min_y = np.amin(inliers[:, 1])
max_y = np.amax(inliers[:, 1])
#print(min_x, min_y, max_y, max_x)
x = np.arange(min_x, max_x)
y = np.arange(min_y, max_y)
#X, Y = np.meshgrid(x, y)
x = np.linspace(min_x, max_x)
y = np.linspace(min_y, max_y)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = a * X + b * Y + d
AA = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='binary', rstride=1, cstride=1, alpha=1.0)
#BB = ax.scatter(outliers[:, 0], outliers[:, 1], outliers[:, 2],c='k', s =1)
#DD = ax.scatter(outliers[:, 0], outliers[:, 1], outliers[:, 2], s=1, c=db.labels_)
#EE = ax.scatter(xyz[:, 0], xyz[:, 1], xyz[:, 2], c='k', s=1)
CC = ax.scatter(inliers[:, 0], inliers[:, 1], inliers[:, 2], c='green', s=)
plt.pause(0.001)
AA.remove()
#BB.remove()
CC.remove()