指定空间内生成随机坐标点位（三维）
在计算机图形学和模拟中，需要经常生成分布在指定空间内的随机坐标点。在三维空间中，这意味着生成具有 x、y 和 z 坐标的点。
一个常见的方法是使用均匀分布。这可以利用 numpy 中的 random.uniform() 函数来实现，它允许指定每个坐标的最小值和最大值。
import numpy as np # 指定空间边界 min_x, max_x = -10, 10 min_y, max_y = -10, 10 min_z, max_z = -10, 10 # 生成随机坐标点 num_points = 1000 points = np.random.uniform(min_x, max_x, size=(num_points, 3)) points[:, 1] = np.random.uniform(min_y, max_y, size=num_points) points[:, 2] = np.random.uniform(min_z, max_z, size=num_points)
这种方法可以在给定的空间范围内生成均匀分布的点。这些点可以用于各种应用，例如创建 3d 粒子系统或模拟其他物理现象。
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需要注意的是，此方法生成的是一个圆柱体，而不是一个球体，因为 z 坐标不受 x 和 y 坐标的限制。要生成球体中的点，可以使用更复杂的方法，例如 rejection sampling。
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