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我正在分析几个包含以高斯立方体文件格式报告的体积数据的文件（单击此处查看说明）。

我在 Python 中创建了这个脚本，以使用 numpy 和 skimage 计算和表示等值面：

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection
    from skimage import measure
    from skimage.draw import ellipsoid
    import load_cube

# create an object and read in data from file 
    cube=load_cube.CUBE(gaussian_cube_file.cube)

# Obtain the surface mesh setting a specific isovalue (0.2)
    verts, faces = measure.marching_cubes(cube.data, 0.2)

# Display resulting triangular mesh using Matplotlib. 
    fig = plt.figure(figsize=(10, 12))
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# Generate triangles
    mesh = Poly3DCollection(verts[faces])
    ax.add_collection3d(mesh)

    ax.set_xlabel("x-axis: a = 6")
    ax.set_ylabel("y-axis: b = 10")
    ax.set_zlabel("z-axis: c = 16")

    ax.set_xlim(0, 100)  
    ax.set_ylim(0, 100)  
    ax.set_zlim(0, 100) 

    plt.show()

上一个脚本的结果

问题是：如何计算结果图中显示的所有等值面的总面积？如何根据其值为每个三角形着色？

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