三维点云python 图形化展示

在Python中，我们可以使用一些数据可视化库如Matplotlib、Mayavi、Plotly或PointCloudVisualizer等来图形化展示三维点云。例如，使用Scikit-learn库中的`plot_3d_point_cloud`可以创建简单的散点图，而使用plotly的`scatter3d`则能创建交互式三维空间中的点云。

以下是使用Plotly库的一个简单示例：

import plotly.express as px
import numpy as np

# 假设我们有如下三维点云数据
points = np.random.rand(1000, 3)  # (x, y, z)坐标

fig = px.scatter_3d(points, x='x', y='y', z='z', size='size', color='color')
fig.show()

在这个例子中，`points`是一个二维数组，每行代表一个点的(x, y, z)坐标，你可以根据实际数据替换它。`scatter_3d`函数会自动将这些点渲染成三维空间中的点云，并可以根据指定的属性（如大小'size'和颜色'color'）对它们进行着色和大小调整。