txt中储存文件，scatterplot3d画3DPCA图

对于第一个问题，你可以使用Python中的`numpy`库来读取`.txt`文件中的数据，并将其存储为一个`numpy`数组。具体实现方法如下：

import numpy as np

# 读取txt文件
data = np.loadtxt('your_file_path.txt')

# 将数据存储为numpy数组
data_array = np.array(data)

对于第二个问题，你可以使用`scatterplot3d`函数来绘制3D PCA图。需要先使用`sklearn`库中的`PCA`函数进行PCA降维处理，然后再使用`scatterplot3d`函数进行可视化。具体实现方法如下：

from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from mpl_toolkits.mplot3d import proj3d

# PCA降维处理
pca = PCA(n_components=3)
pca.fit(data_array)
data_pca = pca.transform(data_array)

# 绘制3D散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], data_pca[:, 2])
ax.set_xlabel('PC1')
ax.set_ylabel('PC2')
ax.set_zlabel('PC3')
plt.show()

这样就可以绘制出3D PCA图了。注意要先安装`matplotlib`和`sklearn`库。