三角面片明显的原因是建模布线有问题或调整模型标签度数有问题。
numpy库功能丰富，可读取、修改、保存stl模型，首先要检查出STL文件的错误确定错误的类型、分布和数量。STL文件是三角形面片的无序集合，没有反应三角形之间的关系，所以必须在这群无序的三角形面片中建立其邻接关系，即拓扑信息，拓扑关系不仅可以用于检测修复错误，也可用于后续的处理。
Python 风格的关键完全体现在 Python 的数据模型上，数据模型所描述的 API ，为使用最地道的语言特性来构建开发者自己的对象提供了工具。
当 Python 解析器遇到特殊句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作。特殊方法以双下划线开头，以双下划线结尾。如： obj[key] 的背后就是 __getitem__ 方法。魔术方法是特殊方法的昵称，特殊方法也叫双下方法。
使用 __getitem__ 和 __len__ 创建一摞有序的纸牌：
上面的例子，使用 collections.namedtuple 构建了一个简单的类来表示一张纸牌， namedtuple 用以构建只有少数属性但没有方法的类。
我们自定义的 FrenchDeck 类可以像任何 python 标准集合类型一样使用 len() 函数，查看一叠牌有多少张：
也可以像列表一样，使用位置索引， d[i] 将调用 __getitem__ 方法：
也可以使用标准库模块提供的 random.choice 方法，从序列中随机选取一个元素。下面，我们如随机取出一张纸牌：
现在我们已经体会到通过 python 特殊方法，来使用 Python 数据模型的 2 个好处：
因为 __getitem__ 方法把 [] 操作交给了 self.cards 列表，所以我们的 FrenchDeck 实例自动支持切片：
仅仅实现了 __getitem__ 方法，这一摞牌即变得可迭代：
运行结果：
也可以直接调用内置的 reversed 函数，反向迭代 FrenchDeck 实例：
运行结果：
迭代通常是隐式的，比如一个集合类型没有实现 __contains__ 方法，那么 in 运算符就会按顺序做一次迭代搜索。
因此， in 运算符可以用在我们的 FrenchDeck 实例上，因为它是可迭代的：
FrenchDeck 还可以使用 Python 标准库中的 sorted 函数，实现排序：
首先定义一个排序依据的函数：
优先按 rank 的大小排序，rank 相同时则比较 suit 的值：
运行结果：
优先按 suit 的大小排序，suit 相同时则比较 rank 的值：
运行结果：
按照目前的设计，FrenchDeck 还不支持洗牌，因为它是不可变的：
shuffle 函数要调换集合中元素的位置，而 FrenchDeck 只实现了不可变的序列协议，可变的序列还必须提供 __setitem__ 方法：
洗牌：
没有任何的返回值，可见 random.shuffle 就地修改了可变序列 d 。为便于观察结果，我们定义输入的输出函数：
运行结果：
每次洗牌，都是一个随机的序列：
首先明确一点，特殊方法的存在是为了被 Python 解析器调用的，例如：我们不会使用 obj.__len__() 这种写法，而是 len(obj) 。在执行 len(obj) 时，如果 obj 是一个自定义类的对象，那么 Python 会自己去调用我们实现的 __len__ 方法。
对于 Python 内置的数据类型，比如列表、字符串、字节序列等，那么 CPython 会抄个近路， __len__ 实际上会返回 PyVarObject 里的 ob_size 属性，这是因为直接读取属性比调用一个方法要快得多。
很多时候，特殊方法的调用是隐式的，比如 for i in x: 这个语句其实是调用 iter(x) ，而这个函数的背后是 x.__iter__() 方法。
通过内置函数如来使用特殊方法是最好的选择。这些内置函数不仅会调用这些方法，通常还提供额外的好处，对于内置类型来说，它们的速度更快。
下面，我们通过定义一个简单的二维向量类，再来体会一下 Python 特殊方法的美妙：
使用 Vector 类，就像使用 Python 内置的数据类型一样简单：
Python使用对象模型来存储数据。构造任何类型的值都是一个对象。尽管Python通常被当成一种“面向对象的编程语言”，但你完全能够写出不使用任何类和实例的实用脚本。不过Python的对象语法和架构鼓励我们使用这些特性，下面让我们仔细研究一下Python对象。所有的Python对像都拥有三个特性:身份，类型和值。身份:每一个对象都有一个唯一的身份标识自己，任何对象的身份可以使用内建函数id()来得到。这个值可以被认为是该对象的内存地址。你极少会用到这个值，也不用太关心它究竟是什么。
类型对象的类型决定了该对象可以保存什么类型的值，可以进行什么样的操作，以及遵循什么样的规则。你可以用内建函数type0查看Python对象的类型。因为在Python中类型也是对象(还记得我们提到Python是面向对象的这句话吗?)，所以type0返回的是对象而不是简单的字符串。
值:对象表示的数据项。
上面三个特性在对象创建的时候就被赋值，除了值之外，其他两个特性都是只读的。对于新式类型和类，对象的类型也是可以改变的，不过并不推荐初学者这样做。如果对象支持更新操作，那么它的值就可以改变，否则它的值也是只读的。对象的值是否可以更改被称为对象的可改变性(mutability)，我们会在后面的4.7小节中讨论这个问题。只要一个对象还没有被销毁，这些特性就一直存在。Python有一系列的基本(内建)数据类型，必要时也可以创建自定义类型来满足你对应用程序的需求。绝大多数应用程序通常使用标准类型，对特定的数据存储则通过创建和实例化类来实现。
