最近工作上遇到一个需求，将10000左右个点均匀地分布在一个球面上。所谓的均匀，即相邻的两个点之间的距离尽量一致。
我的算法是用基于正多面体剖分球面，我选的是正八面体。
1. 效果图如下：
2.sphere.py代码如下
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import math
class Spherical(object):
'''球坐标系'''
def __init__(self, radial = 1.0, polar = 0.0, azimuthal = 0.0):
self.radial = radial
self.polar = polar
self.azimuthal = azimuthal
def toCartesian(self):
'''转直角坐标系'''
r = math.sin(self.azimuthal) * self.radial
x = math.cos(self.polar) * r
y = math.sin(self.polar) * r
z = math.cos(self.azimuthal) * self.radial
return x, y, z
def splot(limit):
s = Spherical()
n = int(math.ceil(math.sqrt((limit - 2) / 4)))
azimuthal = 0.5 * math.pi / n
for a in range(-n, n + 1):
s.polar = 0
size = (n - abs(a)) * 4 or 1
polar = 2 * math.pi / size
for i in range(size):
yield s.toCartesian()
s.polar += polar
s.azimuthal += azimuthal
for point in splot(input('')):
print("%f %f %f" % point)
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
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