不管点云的x，y坐标，只要z坐标，将点云分布到z轴上，统计点云的高度直方图，横坐标是高度，每隔0.1米统计一次。纵坐标是点云数量。给出完整的代码。

这里提供一个使用Python语言和开源库NumPy和Matplotlib的实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机点云数据，假设点云数据存储在一个Nx3的数组中
N = 1000
point_cloud = np.random.rand(N, 3)

# 将点云数据投影到z轴上，只保留z坐标信息
z_data = point_cloud[:, 2]

# 统计点云高度直方图
bin_width = 0.1
bin_edges = np.arange(np.min(z_data), np.max(z_data) + bin_width, bin_width)
hist, _ = np.histogram(z_data, bins=bin_edges)

# 绘制直方图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(bin_edges[:-1], hist, width=bin_width)
ax.set_xlabel('Height (m)')
ax.set_ylabel('Number of points')
ax.set_title('Height histogram of point cloud')
plt.show()

解释一下代码的实现过程：

1. 生成随机点云数据，这里使用`numpy.random.rand`函数生成一个Nx3的数组，每个元素都是0到1之间的随机数。
2. 将点云数据投影到z轴上，只保留z坐标信息。这里使用NumPy的切片操作得到点云数据的第三列（z坐标）。
3. 统计点云高度直方图。这里使用NumPy的`numpy.histogram`函数，给定数据和横坐标的bins，就可以得到每个bin中的点云数量了。
4. 绘制直方图。这里使用Matplotlib的`bar`函数，传入横坐标、纵坐标和柱子的宽度，就可以绘制出直方图了。