沿着给定的向量 matplotlib 绘制具有顶点、高度和角度信息的 3D 圆锥答案

【问题标题】：Plot a 3D cone with vertex, height and angle information, along a given vector, matplotlib沿着给定的向量 matplotlib 绘制具有顶点、高度和角度信息的 3D 圆锥
【发布时间】：2016-11-24 11:06:48
【问题描述】：

当我知道顶点的坐标、圆锥所在的向量（作为已知终点坐标的线段）和圆锥的高度时，如何在 matplotlib 中绘制 3 维圆锥或任何其他 python 绘图模块？

我想最有帮助的是一些关于在 matplotlib 中绘制隐式函数的说明。

我尝试的是创建一个点（x、y 和 z）网格，定义圆锥方程，并检查每个网格点是否满足圆锥方程（因为网格分辨率可能意味着它不会完全满足方程，我检查它是否满足方程达到一定的精度）。但是，我现在不确定如何在 matplotlib 中绘制这个隐式数据集。我尝试将方程（涉及 x、y 和 z 中的二次项和线性项）写成 z 中的二次项，求解 z 并根据 x 和 y 用 z 执行曲面图，但这给了我一个平面而不是一个圆锥体。

这是我使用的代码：

    x = np.linspace(0,100,100)
    y = np.linspace(0,100,100)


    z = (-4823.7 + np.sqrt(abs((4823.7**2) - (4*(-240.185)*((-5692*y) - (240.185*np.multiply(x,x)) - (240.185*np.multiply(y,y)) - 57607.26 )) ))/np.float(2*(-240.185)))
   #print z
   fig = plt.figure()
   ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
   x = np.arange(-50.0, 50, 1)
   y = np.arange(-50.0, 50, 1)
   X, Y = np.meshgrid(x, y)
   ax.plot_surface(X, Y, z)

   ax.set_xlabel('X Label')
   ax.set_ylabel('Y Label')
   ax.set_zlabel('Z Label')
   plt.show()

【问题讨论】：

StackOverflow 上的普遍共识是，提问者需要自己解决问题。一方面，这意味着寻找可能的解决方案，并在问题中提及它们，明确说明它们在多大程度上不能解决您的问题。另一方面，它意味着在尝试解决问题时显示一些代码。

标签： python matplotlib plot

【解决方案1】：

试试看：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = np.arange(-50.0, 50, 1)
y = np.arange(-50.0, 50, 1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = (-4823.7 + np.sqrt(abs((4823.7 ** 2) - (4 * (-240.185) * ((-5692 * Y) - (240.185 * np.multiply(X, X))
                                                              - (240.185 * np.multiply(Y, Y)) - 57607.26)))) / np.float(
    2 * (-240.185)))

ax.plot_surface(X, Y, Z)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()

【讨论】：