在计算机图形学中，旋转角度通常是通过旋转矩阵或四元数来实现的。以下是两种常见的方法：
使用旋转矩阵
旋转矩阵是一个3x3的矩阵，用于表示三维空间中的旋转操作。
假设旋转角度为θ，旋转轴为（ax, ay, az），则旋转矩阵R可以表示为：
\[ R = \begin{bmatrix}
\cos\theta & -ax\sin\theta & -ay\sin\theta & 0 \\
ax\sin\theta & \cos\theta + ay^2\sin^2\theta & az\sin\theta & 0 \\
ay\sin\theta & -az\sin\theta & \cos\theta + ax^2\sin^2\theta & 0 \\
0 & 0 & 0 & 1
\end{bmatrix} \]
给定一个点P（x, y, z），旋转后的点P'（x', y', z'）可以通过以下矩阵乘法得到：
\[ \begin{bmatrix}
x' \\
y' \\
z' \\
1
\end{bmatrix} = R \cdot \begin{bmatrix}
x \\
y \\
z \\
1
\end{bmatrix} \]
使用四元数
四元数是一种数学工具，用于表示和操作三维空间中的旋转。
一个单位四元数Q可以表示为（w, x, y, z），其中w是实部，x、y和z是虚部，并且满足 \（ w^2 + x^2 + y^2 + z^2 = 1 \）。
给定一个单位四元数Q和旋转角度θ，旋转操作可以通过四元数乘法来实现：
\[ Q' = Q \cdot q \]
其中q是一个表示旋转的四元数，其形式为（cos（θ/2）, sin（θ/2） * 旋转轴x, sin（θ/2） * 旋转轴y, sin（θ/2） * 旋转轴z）。
应用实例
```python
import numpy as np
def rotate_point（point, angle）:
定义旋转矩阵
rotation_matrix = np.array（[
[np.cos（angle）, -np.sin（angle）, 0],
[np.sin（angle）, np.cos（angle）, 0],
[0, 0, 1]
]）
定义点
point = np.array（point）
应用旋转矩阵
rotated_point = rotation_matrix.dot（point）
return rotated_point
示例：旋转点（1, 0, 0） 90度
rotated_point = rotate_point（[1, 0, 0], np.pi / 2）
print（rotated_point） 输出： [0. 1. 0.]
```
建议
选择旋转方法时，可以根据具体需求和性能考虑进行选择。旋转矩阵适用于需要频繁旋转操作的场景，而四元数在处理复杂旋转和数值稳定性方面具有优势。
在实现旋转时，确保旋转中心是原点，或者根据需要进行调整。