Python 如何绘制多项式函数绕y轴旋转的立体图？

函数

y=x**2

绕y轴旋转的立体可以使用以下代码绘制：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as axes3d
from matplotlib import cm

np.seterr(divide='ignore', invalid='ignore')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')


ll, ul = 0, 1 
u = np.linspace(ll, ul, 60)
v = np.linspace(0, 2*np.pi, 60)
U, V = np.meshgrid(u, v)

Z = U

X = np.sqrt(Z)*np.cos(V)
Y = np.sqrt(Z)*np.sin(V)

ax.set_xlabel('Y axis')
ax.set_ylabel('X axis')
ax.set_zlabel('Z axis')

ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.YlGnBu_r)

plt.show()

此代码仅绘制函数

x=sqrt（y）

的旋转立体，该函数是

y=x**2

的逆函数。但如何绘制函数的旋转立体图：

y = x**5 + x**4 + x**3 + x**2 + x

？从

（U，V）

参数空间到

（X，Y，Z）

坐标的映射可以非常灵活。 通常，

U

被选择为类似于

np.linspace（ll，ul，100）

，并被视为等于

Y

（如果

Y

是旋转轴）。但是你不必那样使用

U

。 相反，

U

可以表示半径：

ll, ul = 0, 1 
u = np.linspace(ll, ul, 100)
v = np.linspace(0, 2*np.pi, 60)
U, V = np.meshgrid(u, v)

然后可以根据半径定义

X

，

Y

，

Z

：

Y = U**5 + U**4 + U**3 + U**2 + U
X = U*np.cos(V)
Z = U*np.sin(V)

---

从

（U，V）

参数空间到

（X，Y，Z）

坐标的映射可以非常灵活。 通常，

U

被选择为类似于

np.linspace（ll，ul，100）

，并被视为等于

Y

（如果

Y

是旋转轴）。但是你不必那样使用

U

。 相反，

U

可以表示半径：

ll, ul = 0, 1 
u = np.linspace(ll, ul, 100)
v = np.linspace(0, 2*np.pi, 60)
U, V = np.meshgrid(u, v)

然后可以根据半径定义

X

，

Y

，

Z

：

Y = U**5 + U**4 + U**3 + U**2 + U
X = U*np.cos(V)
Z = U*np.sin(V)

---

---

是的。我也这么做了，但我不知道为什么它会起作用，这就是我问你的原因。是的。我也这么做了，但我不知道为什么它会起作用，这就是我问你的原因。