使用ax.plot3D和ax.scatter3D函数来绘制三维散点图，要求使用numpy库，使用np.arange函数产生72个数(0-500之间，例如data= np.arange(72).reshape((24, 3))，分成24行3列。

在Python中，你可以使用`matplotlib`库的`Axes3D`模块结合`numpy`库来创建三维散点图。首先，你需要安装`matplotlib`，如果你还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install matplotlib

然后，以下是使用`numpy`生成数据并绘制三维散点图的示例代码：

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

# 使用numpy的arange函数生成72个均匀分布的数字
data = np.arange(72).reshape((24, 3))
data = data.astype(int)
# 将每一行看作是三维空间的一个点的坐标 (x, y, z)
xs, ys, zs = data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2]

# 创建一个新的3D图形
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制三维散点图
ax.scatter(xs, ys, zs, c='r', marker='o')  # 使用红色圆点标记

# 设置轴的标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

# 显示图形
plt.title('3D Scatter Plot with Numpy Data')
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了一个24行3列的数组，每行代表一个三维空间的点。然后使用`scatter3D`函数创建了一个三维散点图，其中每个点的颜色都是红色。