Python 三维打印：为什么坐标参数作为二维数组输入？

mplot3d函数

plot_surface

要求将定义曲面的点的坐标输入为三个2D数组，X、Y、Z。下面是一个工作示例，演示了这些数组的构造。我用球坐标表示x，y，z坐标，球坐标由角度u和v参数化

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')

# generate the coordinates on the surface by parameterizing 
u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
v = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
x = np.outer(np.cos(u), np.sin(v))
y = np.outer(np.sin(u), np.sin(v))
z = np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v))

ax.plot_surface(x, y, z) 
plt.show()

我相信由X，Y，Z表示的坐标正是所有三元组的集合

[X[I，j]，Y[I，j]，Z[I，j]]

在I和j上索引（1）这是正确的吗

我写的许多函数都是用一个参数来构造真实的绘图，这个参数是一个三元组列表，正是上面三元组的形式；i、 e.

点=[[x1，y1，z1]，[x2，y2，z2]，…，[xn，yn，zn]

。我预计该输入将被

plot\u surface

接受，但事实并非如此。因此，我发现自己需要相当频繁地在这两种表示之间进行转换，例如通过

points = zip(*[x.flatten() for x in (X,Y,Z)])

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我可以这样做，但我担心我自己的函数也应该使用2D数组格式（2）数组输入格式除了易于编程这些数组的构造之外，还有其他原因吗？例如，计算效率是否更高？

曲面图可能绘制为三角形网格。通过一个二维点数组，可以清楚地知道每个三角形中应该包括哪些点（可能是

[i][j]-[i+1][j]-[i][j+1]

和

[i][j+1]-[i+1][j]-[i+1][j+1]

。

根据“线框图”部分判断，它似乎更像是绘制为矩形网格。