我認為在離散網格（圖像）上非矩形定位的補丁之間會有一些重疊或空間是不可避免的。
然而，對于示例案例，似乎沒有理由使用任何 alpha。相反，使用 alpha 混合并使用這些混合顏色創建新的顏色圖，會產生相同的結果。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
import numpy as np
from matplotlib.colors import ListedColormap
n_angles = 36
n_radii = 8
min_radius = 0.25
radii = np.linspace(min_radius, 0.95, n_radii)
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, n_angles, endpoint=False)
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1)
angles[:, 1::2] += np.pi / n_angles
x = (radii * np.cos(angles)).flatten()
y = (radii * np.sin(angles)).flatten()
z = (np.cos(radii) * np.cos(3 * angles)).flatten()
triang = tri.Triangulation(x, y)
triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis=1),
y[triang.triangles].mean(axis=1))
< min_radius)
alpha = 0.5
fig1, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(4.5,8))
ax1.set_aspect('equal')
tpc = ax1.tripcolor(triang, z, shading='flat', alpha=alpha, antialiased=True)
fig1.colorbar(tpc, ax=ax1)
ax1.set_title('alpha=0.5')
# Alpha blending
cls = plt.get_cmap()(np.linspace(0,1,256))
cls = (1-alpha) + alpha*cls
cmap = ListedColormap(cls)
ax2.set_aspect("equal")
tpc2 = ax2.tripcolor(triang, z, shading='flat', antialiased=True, linewidth=0.72,
edgecolors='face', cmap=cmap)
fig1.colorbar(tpc2, ax=ax2)
ax2.set_title('opaque, alphablending')
fig1.tight_layout()
fig1.savefig("tripcolor.png")
plt.show()
否則，您當然可以將 dpi 增加到瘋狂的值以消除間距。例如dpi=1000（而不是問題中dpi=72使用的）給出了一張沒有邊緣可觀察的圖片。
