绘制x**2+y**2+z**2=100的球体

在Python中，绘制一个满足方程`x^2 + y^2 + z^2 = 100`的三维球体，通常会用到matplotlib的mplot3d工具包，但这里我们需要稍微调整一下思路，因为标准的`plot_surface`函数无法直接处理这种方程式定义的曲面。我们可以利用matplotlib的scatter3D函数生成点云，并通过适当设置点的数量和密度来模拟球体表面。

下面是一个简化的示例，但这并不是精确的球体，因为真实的球体曲面是由无数个点组成的连续形状：

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

def plot_ball(n_points=10000):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

    # 创建随机点在球面上
    points = np.random.uniform(-10, 10, (n_points, 3))  # -10到10的均匀分布
    distances = np.linalg.norm(points, axis=1) ** 2  # 计算每个点到原点的距离的平方
    inside_ball = distances <= 100**2  # 筛选出在球内的点

    x, y, z = points[inside_ball].T  # 提取在球内的点坐标
    ax.scatter(x, y, z, s=1, c='r')  # 将点表示为红色，s设置点的大小

    ax.set_xlabel('X')
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_zlabel('Z')
    ax.set_title('Approximate Sphere with Random Points')

    plt.show()

# 调用函数并指定点的数量
plot_ball(100000)

请注意，由于点的数量有限，这只是一个近似的球体。如果你需要更准确的球体模型，可能需要寻找专门用于3D绘图的数学库，如pythreejs或Mayavi。