如何用python表示空间上的满足两条等式的图形

如何用python表示空间上的满足两条等式的图形，并画图呢，如

def tuoyuan(y):
    x = np.sqrt(((np.tan(np.radians(1.5))*y-120)**2)/((1/np.tan(np.radians(60)))**2))-y**2
    z = -120+np.tan(np.radians(1.5))*y
    return x, y, z
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(*tuoyuan(y), s=20, c=None, depthshade=True)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
plt.show()

这样写有什么问题吗

【以下回答由 GPT 生成】

在给出具体优化方案前，需要首先分析给出的代码存在的问题：

1. 在给定的代码中，没有看到对numpy库进行导入的语句。因此，如果没有导入该库，代码将无法运行。
2. 在 ax.scatter(*tuoyuan(y), s=20, c=None, depthshade=True) 这一行中使用了tuoyuan(y)来生成图形的坐标点。但是，在代码中并没有给出y的定义和赋值，可能会导致代码无法运行或产生不正确的结果。
3. 在tuoyuan(y)函数中，计算x的公式可能存在问题：x = np.sqrt(((np.tan(np.radians(1.5))*y-120)**2)/((1/np.tan(np.radians(60)))**2))-y**2。在公式中的角度计算，可能需要使用numpy库中的函数，例如应该使用np.radians(1.5)而不是1.5。
4. 在绘图部分，代码缺少对numpy和matplotlib库的导入语句。因此，在代码中需要添加import numpy as np和import matplotlib.pyplot as plt。

综上所述，优化方案如下：

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

def tuoyuan(y):
    x = np.sqrt(((np.tan(np.radians(1.5))*y-120)**2)/((1/np.tan(np.radians(60)))**2))-y**2
    z = -120+np.tan(np.radians(1.5))*y
    return x, y, z

# 生成y的数据
y_values = np.linspace(0, 10, 100)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(*tuoyuan(y_values), s=20, c=None, depthshade=True)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')

plt.show()

优化后的代码添加了对numpy和matplotlib的导入语句，并修改了绘图部分的代码，使其正常运行。另外，还添加了生成 y 值的步骤，以便生成满足等式的图形。

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