使用python，一组矩阵N为点云数据，矩阵N的行为点云的x，点云的列N为点云的y，N(x,y)为点云的z,把N转为点云的numpy

数组格式，可以使用numpy的meshgrid函数和reshape函数实现。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库，包括numpy和matplotlib。

2. 读取点云数据矩阵N。

3. 使用numpy的meshgrid函数生成网格坐标系，其中x坐标为N的行数，y坐标为N的列数。

4. 使用numpy的reshape函数将N矩阵展平为一维数组。

5. 将展平后的数组作为点云的z坐标，将x坐标和y坐标作为网格坐标系的x和y坐标，使用numpy的column_stack函数将三个坐标合并为一个二维数组。

6. 将合并后的数组转为点云的numpy数组格式。

下面是完整的代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取点云数据矩阵N
N = np.loadtxt('point_cloud.txt')

# 生成网格坐标系
x, y = np.meshgrid(np.arange(N.shape[0]), np.arange(N.shape[1]))

# 将N矩阵展平为一维数组
z = N.reshape(-1)

# 合并三个坐标为一个二维数组
points = np.column_stack((x.reshape(-1), y.reshape(-1), z))

# 转为点云的numpy数组格式
cloud = np.array(points, dtype=np.float32)

# 可视化点云
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(cloud[:, 0], cloud[:, 1], cloud[:, 2], s=1, c=cloud[:, 2], cmap='jet')
plt.show()

其中，point_cloud.txt为点云数据矩阵N保存的文本文件。在可视化点云时，使用了matplotlib的3D绘图功能，将点云的z坐标作为颜色映射，可以更直观地观察点云的分布情况。