python存储按照某个特定的角度存储3D图

在Python中，特别是使用科学计算库如NumPy、Pandas和Matplotlib处理三维数据时，通常会通过数组（Array）来存储三维图形的数据。例如，NumPy的`numpy.ndarray`可以很好地表示三维空间中的点集、网格或者体积数据。

1. **NumPy**：三维数组（ndarray）可以用来存储XYZ坐标值，例如`(x, y, z)`的组合。你可以创建一个三维数组，每个元素对应于空间中的一个点。

import numpy as np
data = np.zeros((10, 10, 10))  # 创建一个10x10x10的全零三维数组

2. **Pandas**：虽然Pandas主要用于表格数据，但也可以通过`Wide-form`结构储存三维数据，例如`DataFrame`的列可以包含不同的三维数据切片。

df = pd.DataFrame({
    'slice_1': np.random.rand(10, 10, 10),
    'slice_2': np.random.rand(10, 10, 10)
})

3. **Matplotlib**：对于可视化，你可以利用`Axes3D`模块创建三维图形，比如`mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D`下的`scatter`, `plot_surface`等函数来绘制三维散点图或曲面。

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x, y, z = np.random.rand(100, 3)  # 生成随机点
ax.scatter(x, y, z)