因此，当从 Grass GIS 导出时r.out.vtk，我们会得到一个带有 -99999 点而不是空值的坏表面：
我想删除它们，但一个简单的剪辑是不够的：
pd = pv.read('./pid1.vtk')
pd = pd.clip((0,1,1), invert=False).extract_surface()
p.add_mesh(pd ) #add atoms to scene
p.show()
导致：
所以我想知道如何只保留顶部（> -999）点和连接的顶点 - 以便使用 pyvista 仅获得顶部平面（实际上是弯曲的\不是平面的）？
链接到示例 .vtk
有一种简单的方法可以做到这一点，但没有...
只要您只有一组标量，您就可以使用 pyvista 的threshold过滤器：all_scalars=True
import pyvista as pv
pd = pv.read('./pid1.vtk')
pd = pd.threshold(-999, all_scalars=True)
plotter = pv.Plotter()
plotter.add_mesh(pd) #add atoms to scene
plotter.show()
由于all_scalars开始基于每个标量数组进行过滤，因此只有在没有其他标量的情况下才会执行您所期望的操作。此外，不幸的是，pyvista 中似乎存在一个错误（预计将在 0.32.0 版本中修复），这使得无法使用此关键字。
同时你可以做的（如果你不想在修复发布之前使用 pyvista 的主分支）是使用 numpy 自己阈值数据：
import pyvista as pv
pd = pv.read('./pid1.vtk')
scalars = pd.active_scalars
keep_inds = (scalars > -999).nonzero()[0]
pd = pd.extract_points(keep_inds, adjacent_cells=False)
plotter = pv.Plotter()
plotter.add_mesh(pd) #add atoms to scene
plotter.show()
all_scalars(in threshold) 和adjacent_cells(in ) 的要点extract_points是只保留每个点都满足条件的单元格。
通过以上两种方法，我使用您的数据得到下图：
