用顶点之间的渐变填充 matplotlib 多边形

我正在使用 matplotlib 的 Poly3DCollection 绘制多边形（三角形）的集合。三角形位于具有与其关联的颜色的顶点之间。我目前正在用通过平均三个顶点的颜色确定的纯色填充每个三角形。绘制三角形以形成 3D 表面网格。

I would like to fill the triangle with a gradient between all three vertices. The pixel color at a given point would ideally just be linearly interpolated based on the distance to the three points. For example, if there vertices are blue, green and red, the resulting triangle should look like this:

我认为使用 matplotlib 应该可以做到这一点，但我不确定如何做到这一点。如果不可能，您能否建议我可以使用的另一个库或方法？感谢您的帮助。

编辑：附加细节

它应该适用于任意数量的三角形，但可能少于 2000 个。颜色是任意的，尽管每个顶点只有一种与之关联的颜色。多边形的集合是从顶点列表创建的[x_1, y_1, z_1, x_2, y_2, z_2...]。我可以根据需要轻松更改此格式。与每个顶点关联的颜色位于单独的列表中，这也可以轻松更改。

这个问题五年前就被问过，我认为我们应该用代码来回答它。 @ImportanceOfBeingErnest 的评论是最有帮助的，现在我将每个成分总结为以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import PathPatch

pts = np.array([(0, 0), (1, 0), (0.78, 1)])
p0 = pts.mean(axis=0)
x0, y0 = p0
L = np.maximum(pts[:, 0].ptp(), pts[:, 0].ptp())
delta = 0.01
x = np.arange(x0 -L, x0 + L, delta)
y = np.arange(y0 -L, y0 + L, delta)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
d1 = np.sqrt((X-pts[0][0])**2 + (Y-pts[0][1])**2)
d2 = np.sqrt((X-pts[1][0])**2 + (Y-pts[1][1])**2)
d3 = np.sqrt((X-pts[2][0])**2 + (Y-pts[2][1])**2)
eps = 1e-9
d1  = 1/(d1 + eps)
d2  = 1/(d2 + eps)
d3  = 1/(d3 + eps)

d = np.dstack([d1, d2, d3])
d = d/(d.sum(axis=2)[:, :, np.newaxis])

# plot triangle
path = Path(pts)
patch = PathPatch(path, facecolor='none')

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(7.2, 7.2))
ax.add_patch(patch)
im = ax.imshow(d, origin='lower', clip_path=patch, clip_on=True, extent=[x0-L, x0+L, y0-L, y0+L],)
im.set_clip_path(patch)

# plot trinagle points
ax.scatter(pts[:, 0], pts[:, 1], color='k', s=50)

Output: