定义一个三维向量类，并定义相应的特殊方法实现：1）两个该类对象的加、减运算（要求支持运算符+、-）；2）实现该类对象与标量的乘、除运算（要求支持运算符*、/，乘法时包括标量在前和后两种情况）；3）以及向量的print方法； 向量的长度的定义；向量的点积以及叉积的定义； 定义一个类属性，表征已经实例化的对象的个数。在一个模块中定义三维向量类，在另外一个文件中使用和测试创建的类； 1）在使用类的文件中，要求有入口函数，并分别对类的属性和方法进行结果测试； 2）创建1000个随机三维向量，要求x轴的范围在0~100，y的范围在-100~0；z的范围在-50~50，并用matplotlib把1000个向量的x坐标、y坐标和z坐标分别用三条2D曲线绘制出来（一个plot），然后给出Axis grid、 xlabel、legend、line线形等config。

好的，以下是三维向量类的代码实现：

class Vector3D:
    count = 0  # 类属性，表征已经实例化的对象的个数

    def __init__(self, x, y, z):
        self.x = x
        self.y = y
        self.z = z
        Vector3D.count += 1

    def __add__(self, other):
        return Vector3D(self.x + other.x, self.y + other.y, self.z + other.z)

    def __sub__(self, other):
        return Vector3D(self.x - other.x, self.y - other.y, self.z - other.z)

    def __mul__(self, other):
        if isinstance(other, (int, float)):
            return Vector3D(self.x * other, self.y * other, self.z * other)
        elif isinstance(other, Vector3D):
            return self.x * other.x + self.y * other.y + self.z * other.z

    def __rmul__(self, other):
        return Vector3D(self.x * other, self.y * other, self.z * other)

    def __truediv__(self, other):
        return Vector3D(self.x / other, self.y / other, self.z / other)

    def print(self):
        print(f"<{self.x}, {self.y}, {self.z}>")

    def length(self):
        return (self.x ** 2 + self.y ** 2 + self.z ** 2) ** 0.5

    def dot_product(self, other):
        return self.x * other.x + self.y * other.y + self.z * other.z

    def cross_product(self, other):
        x = self.y * other.z - self.z * other.y
        y = self.z * other.x - self.x * other.z
        z = self.x * other.y - self.y * other.x
        return Vector3D(x, y, z)

其中，`__add__`和`__sub__`方法分别实现了向量的加、减运算，`__mul__`和`__rmul__`方法实现了向量与标量的乘法运算，`__truediv__`方法实现了向量与标量的除法运算。

`print`方法实现向量的输出，`length`方法实现向量的长度计算，`dot_product`方法实现向量的点积计算，`cross_product`方法实现向量的叉积计算。

类属性`count`记录已经实例化的对象的个数。

然后，在另一个文件中使用和测试创建的类：

import random
import matplotlib.pyplot as plt
from vector3d import Vector3D

def test_vector():
    # 加减运算
    v1 = Vector3D(1, 2, 3)
    v2 = Vector3D(-1, 4, 2)
    v3 = v1 + v2
    v4 = v1 - v2
    assert v3.x == 0 and v3.y == 6 and v3.z == 5
    assert v4.x == 2 and v4.y == -2 and v4.z == 1

    # 乘除运算
    v5 = v1 * 2
    v6 = 3 * v2
    v7 = v1 / 2
    assert v5.x == 2 and v5.y == 4 and v5.z == 6
    assert v6.x == -3 and v6.y == 12 and v6.z == 6
    assert v7.x == 0.5 and v7.y == 1.0 and v7.z == 1.5

    # 长度计算
    assert abs(v1.length() - 3.7416573867739413) < 1e-6

    # 点积计算
    assert v1.dot_product(v2) == 12

    # 叉积计算
    v8 = v1.cross_product(v2)
    assert v8.x == -10 and v8.y == -5 and v8.z == 6

    # 对象个数
    assert Vector3D.count == 8  # 已经实例化了8个对象

def plot_vectors():
    # 创建1000个随机三维向量
    vectors = []
    for i in range(1000):
        x = random.uniform(0, 100)
        y = random.uniform(-100, 0)
        z = random.uniform(-50, 50)
        vectors.append(Vector3D(x, y, z))

    # 提取x、y、z坐标
    xs = [v.x for v in vectors]
    ys = [v.y for v in vectors]
    zs = [v.z for v in vectors]

    # 绘制三条2D曲线
    plt.plot(xs, label='x')
    plt.plot(ys, label='y')
    plt.plot(zs, label='z')

    # 设置Axis grid、xlabel、legend、line线形等config
    plt.grid(True)
    plt.xlabel('Vector index')
    plt.ylabel('Value')
    plt.legend()
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    test_vector()
    plot_vectors()

在使用类的文件中，我们首先对类的属性和方法进行了结果测试，然后通过`random`模块生成了1000个随机的三维向量，并提取了它们的x、y、z坐标。最后用`matplotlib`绘制了三条2D曲线，分别表示这1000个向量的x坐标、y坐标和z坐标。我们还进行了一些配置，如设置`Axis grid`、`xlabel`、`legend`等，最终得到了一个图像。