python中实现数组在三维空间中的旋转方向的堆叠

要实现数组在三维空间中的旋转方向的堆叠，可以使用numpy库中的rotate函数。该函数可以对数组进行任意维度的旋转操作。

下面是一个示例代码，其中数组a表示一个三维空间中的点集，经过旋转后得到数组b，表示旋转后的点集：

import numpy as np

# 定义点集
a = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
    [10, 11, 12]
])

# 定义旋转角度和轴向
angle = 45
axis = [1, 1, 1]

# 计算旋转矩阵
rad = np.deg2rad(angle)
cos = np.cos(rad)
sin = np.sin(rad)
axis = np.array(axis)
u = axis / np.linalg.norm(axis)
ux, uy, uz = u
R = np.array([
    [cos + ux**2 * (1 - cos), ux * uy * (1 - cos) - uz * sin, ux * uz * (1 - cos) + uy * sin],
    [uy * ux * (1 - cos) + uz * sin, cos + uy**2 * (1 - cos), uy * uz * (1 - cos) - ux * sin],
    [uz * ux * (1 - cos) - uy * sin, uz * uy * (1 - cos) + ux * sin, cos + uz**2 * (1 - cos)]
])

# 对点集进行旋转操作
b = np.dot(a, R)

# 输出旋转后的点集
print(b)

上述代码中，我们首先定义了一个点集a，然后定义了旋转角度和轴向，使用numpy库中的函数计算了旋转矩阵R，最后使用numpy库中的dot函数对点集a和旋转矩阵R进行矩阵乘法，得到旋转后的点集b。

需要注意的是，旋转角度的单位是度数，需要使用numpy库中的deg2rad函数将角度转换为弧度。此外，轴向需要进行归一化处理，否则旋转矩阵的计算会出现错误。