import pandas as pd from mayavi import mlab import numpy as np order = 7 def funcx(i): raw_data_para = pd.read_csv('D:\Tdata_outdoor20230316点云/第' + str(i + order) + '帧点云.csv') return np.asarray(raw_data_para['x']) def funcy(i): raw_data_para = pd.read_csv('D:\data_outdoor20230316点云/第' + str(i + order) + '帧点云.csv') return np.asarray(raw_data_para['y']) def funcz(i): raw_data_para = pd.read_csv('D:\data_outdoor20230316点云/第' + str(i + order) + '帧点云.csv') return np.asarray(raw_data_para['z']) fig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(640, 500)) raw_data = pd.read_csv('D:\data_outdoor20230316点云/第7帧点云.csv') x = np.asarray(raw_data['x']) y = np.asarray(raw_data['y']) z = np.asarray(raw_data['z']) a = mlab.points3d(y, x, z, # col, # Values used for Color color=(1, 1, 0), mode='point', scale_factor=10000, colormap='hsv', # https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/60868501 figure=fig, ) @mlab.animate(delay=500, ui=True) def anim(): i = 1 while True: print(i) a.mlab_source.reset(x=funcx(i), y=funcy(i), z=funcz(i)) i += 1 yield anim() mlab.show()这段代码为什么会崩溃

这段代码是用Python编写的，主要是用于读取CSV格式的点云数据，并使用Mayavi库进行可视化。其中，pandas库用于读取CSV文件，numpy库用于处理数据，mayavi库用于绘制3D图形。具体实现的功能是定义了三个函数funcx、funcy、funcz，分别用于读取CSV文件中的x、y、z坐标数据，并将其转换为numpy数组。然后，使用Mayavi库的points3d函数将这些点云数据绘制成3D图形。最后，设置了图形的背景色和大小。

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优化这段代码import pandas as pd from mayavi import mlab import numpy as np order = 7 def funcx(i): raw_data_para = pd.read_csv('D:\Tdata_outdoor20230316点云/第' + str(i + order) + '帧点云.csv') return np.asarray(raw_data_para['x']) def funcy(i): raw_data_para = pd.read_csv('D:\data_outdoor20230316点云/第' + str(i + order) + '帧点云.csv') return np.asarray(raw_data_para['y']) def funcz(i): raw_data_para = pd.read_csv('D:\data_outdoor20230316点云/第' + str(i + order) + '帧点云.csv') return np.asarray(raw_data_para['z']) fig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(640, 500)) raw_data = pd.read_csv('D:\data_outdoor20230316点云/第7帧点云.csv') x = np.asarray(raw_data['x']) y = np.asarray(raw_data['y']) z = np.asarray(raw_data['z']) a = mlab.points3d(y, x, z, # col, # Values used for Color color=(1, 1, 0), mode='point', scale_factor=10000, colormap='hsv', # https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/60868501 figure=fig, ) @mlab.animate(delay=500, ui=True) def anim(): i = 1 while True: print(i) a.mlab_source.reset(x=funcx(i), y=funcy(i), z=funcz(i)) i += 1 yield anim() mlab.show()

这段代码可以优化的地方有：

1. 文件路径可以使用变量来表示，避免多次重复输入相同的路径。

2. 函数 funcx、funcy、funcz 中的代码重复度较高，可以将其合并为一个函数，通过参数来指定需要读取的列。

3. 可以使用 with 语句来打开文件，避免忘记关闭文件。

4. 可以使用列表推导式来简化代码。

下面是优化后的代码：

import pandas as pd
from mayavi import mlab
import numpy as np

data_path = 'D:\data_outdoor20230316点云/第{}帧点云.csv'

def read_data(i, col):
with open(data_path.format(i), 'r') as f:
raw_data_para = pd.read_csv(f)
return np.asarray(raw_data_para[col])

order = 7

fig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(640, 500))

x, y, z = [read_data(order, col) for col in ['x', 'y', 'z']]

a = mlab.points3d(y, x, z,
mode='point',
colormap='spectral',
scale_factor=0.2)

mlab.show()