用 NumPy 库创建了一个三维空间中的点云，包含三个点。然后，将新点的坐标存储在 new_point 变量中，并使用 np.vstack 函数将其与原始点云 point_cloud 堆叠在一起，生成一个新的点云 new_point_cloud。并用open3d可视化的代码

抱歉，我可以回答你的第一个问题。以下是通过 NumPy 库创建点云并与 open3d 可视化的代码：

import numpy as np
import open3d as o3d

# 创建原始点云
point_cloud = np.array([[0.1, 0.2, 0.3],
                        [0.4, 0.5, 0.6],
                        [0.7, 0.8, 0.9]])

# 新点坐标
new_point = np.array([1.0, 1.0, 1.0])

# 将新点添加到原始点云
new_point_cloud = np.vstack((point_cloud, new_point))

# 将点云转换为 open3d 中的点云格式并可视化
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(new_point_cloud)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

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将m*3列的数组，每一行是一个点的坐标，将这些点绘制到三维空间中

要将这些点绘制到三维空间中，可以使用Python中的matplotlib库和mpl_toolkits.mplot3d模块。

首先，需要导入这些库：

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

接下来，我们可以定义一个函数，利用这些库绘制三维坐标系和点：

def plot_3d_points(points):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    
    # 绘制三维坐标系
    ax.set_xlabel('X Label')
    ax.set_ylabel('Y Label')
    ax.set_zlabel('Z Label')
    
    # 将点的x、y、z坐标拆分成三个数组
    x = points[:, 0]
    y = points[:, 1]
    z = points[:, 2]
    
    # 绘制点
    ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')
    
    # 显示图形
    plt.show()

在这个函数中，首先创建一个Figure对象和一个Axes3D对象，然后绘制三维坐标系，并将点的x、y、z坐标拆分成三个数组，最后使用scatter方法绘制点。最后，使用show方法显示图形。

例如，我们可以使用以下代码创建一个包含6个点的数组并调用plot_3d_points函数进行绘制：

points = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])
plot_3d_points(points)

运行代码后，就可以在屏幕上看到一个包含6个点的三维坐标系。

numpy创建一个三维矩阵

可以使用numpy的ndarray对象来创建一个三维矩阵，例如：

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

这个三维矩阵包含两个二维矩阵，每个二维矩阵包含两行两列的数据。你可以使用arr.shape来查看这个矩阵的形状，例如：

print(arr.shape)

输出结果为(2, 2, 2)，表示这个矩阵有两个二维矩阵，每个二维矩阵有两行两列的数据。