本文系统阐述了在Python中定义点列的实用方法：依据场景选择合适的数据结构与库。轻量灵活可用list[tuple]并配合类型注解，强调可读性与校验可用dataclass/namedtuple或Pydantic，追求批量与性能采用NumPy数组，面向几何分析与GIS则选择Shapely/GeoPandas并严格管理CRS与单位。文中给出结构对比表与性能实践、抽稀与插值等算法思路，并提出工程化建议：标准化序列化格式、测试与文档、指标化追踪与协作流程。对于研发流程管理与需求-任务-文档的串联，可在项目协作系统中采用如PingCode之类的选项以规范落地与持续改进。

本文系统阐述在Python中计算顶点角度的稳健方法：二维使用atan2(交叉量, 点积)获取带符号或无符号角度，三维使用atan2(||u×v||, u·v)获得0至π的夹角；若需方向性则引入参考法向量。为保证数值稳定与工程可用性，应在计算前检查零向量、对arccos输入进行[-1,1]裁剪、统一弧度内部与度数外部的单位管理，并明确角度范围约定。文中给出可直接复用的Python/NumPy代码、二维与三维多场景说明、批量向量化与性能建议，以及多边形内角的流水线做法；同时提供方法对比表与测试策略，强调在协作环境中以项目系统记录规范与异常清单，提升可追溯性与一致性。

本文系统阐述了用Python等分圆的实现路径：以2π/n（或360°/n）为步长生成角度序列，采用NumPy向量化将极坐标转换为笛卡尔坐标，并用Matplotlib进行可视化与校验。文章强调精度与闭合性处理（模运算与容差），给出工程化封装与测试建议，并通过对比不同实现策略（纯Python、NumPy、Numba）帮助读者在性能与维护间权衡。结合项目协作系统可将几何模块纳入研发流程，实现跨团队复用与版本化管理。