把一个点云numpy，按照z轴相同值，拆分成多个numpy

可以先对点云按照z轴的值进行排序，然后遍历点云，将相邻的z值相同的点分为一组，存储到一个新的numpy数组中。

以下是示例代码：

import numpy as np

def split_point_cloud(point_cloud):
    # 按照z轴的值进行排序
    sorted_indices = np.argsort(point_cloud[:, 2])
    sorted_point_cloud = point_cloud[sorted_indices]

    # 遍历点云，将相邻的z值相同的点分为一组
    split_point_clouds = []
    current_z = sorted_point_cloud[0, 2]
    current_group = [sorted_point_cloud[0]]
    for i in range(1, sorted_point_cloud.shape[0]):
        if sorted_point_cloud[i, 2] == current_z:
            current_group.append(sorted_point_cloud[i])
        else:
            # 当前z值与前一个不同，将当前组加入到结果中
            split_point_clouds.append(np.array(current_group))
            # 开始新的一组
            current_z = sorted_point_cloud[i, 2]
            current_group = [sorted_point_cloud[i]]
    # 将最后一组加入到结果中
    split_point_clouds.append(np.array(current_group))

    return split_point_clouds

使用示例：

point_cloud = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 3], [7, 8, 3], [2, 3, 6], [5, 6, 6], [8, 9, 6]])
split_point_clouds = split_point_cloud(point_cloud)
print(split_point_clouds)

输出结果：

[array([[1, 2, 3],
        [4, 5, 3],
        [7, 8, 3]]),
 array([[2, 3, 6],
        [5, 6, 6],
        [8, 9, 6]])]

可以看到，点云被成功拆分成了两个numpy数组，每个数组中的点的z轴值都相同。