如何用python画出同时满足这两个方程式的3维空间图啊

Question

如何用python画出同时满足这两个方程式的3维空间图啊

已知D，alpha，theta，xp，yp

x=np.sqrt(((np.tan(np.radians(1.5))*y-120)**2)/((1/np.tan(np.radians(60)))**2))-y**2
z=-120+np.tan(np.radians(1.5))*y

这样写有什么问题吗

def tuoyuan(y):
    z=-120+np.tan(np.radians(1.5))*y
    x=np.sqrt(((np.tan(np.radians(1.5))*y-120)**2)/((1/np.tan(np.radians(60)))**2))-y**2
    return x,y,z
x3=tuoyuan(y)[0]
z3=tuoyuan(y)[2]
y3=tuoyuan(y)[1]
X3, Y3 = np.meshgrid(x3, y3)
ax.plot_surface(X3, Y3, z3)

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

这段代码可能会有以下问题：

1. 每次调用tuoyuan(y)都会计算三次，而实际上只需要计算一次就可以了。可以将tuoyuan(y)的结果保存到变量中，然后多次使用。
2. 创建X3和Y3的网格时，x3和y3都是一维数组，而np.meshgrid函数要求输入的数组都应该是二维数组。可以使用np.meshgrid函数前将x3和y3都转换为二维数组。
3. 绘图时缺少坐标轴的标签和标题，使得图像不易理解。可以添加适当的标签和标题来提高可读性。
4. 图像显示时可能没有正确的比例和视角，导致图像变形或者无法观察到数据特征。可以设置合适的坐标轴范围和视角来解决这个问题。

以下是改进后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def tuoyuan(y):
    z = -120 + np.tan(np.radians(1.5)) * y
    x = np.sqrt(((np.tan(np.radians(1.5)) * y - 120)**2) / ((1/np.tan(np.radians(60)))**2)) - y**2
    return x, y, z

y = np.linspace(-200, 200, 500)
x, y, z = tuoyuan(y)

X, Y = np.meshgrid(x, y) # 将x和y转换为二维数组

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, z)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('3D Plot')

ax.set_xlim(-500, 500) # 设置X轴范围
ax.set_ylim(-200, 200) # 设置Y轴范围
ax.set_zlim(-300, 300) # 设置Z轴范围

ax.view_init(elev=20, azim=-45) # 设置视角

plt.show()

使用以上改进后的代码，可以得到满足两个方程式的3维空间图，并且具有更好的可读性和可视化效果。

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