把一个点云numpy，按照z轴相同值，拆分成多个numpy展示

这个问题可以通过numpy的条件筛选和循环来实现。具体步骤如下：

1. 首先，按照点云的z轴坐标进行排序，可以使用numpy的argsort函数实现。

2. 然后，根据排序后的结果，将点云分成多个numpy数组。可以使用numpy的split函数实现，将数组按照一定的条件进行拆分。

3. 最后，循环遍历拆分后的每一个数组，并使用可视化工具展示。这里可以使用matplotlib库来绘制二维散点图，其中点的颜色可以根据z轴坐标的值来决定。

具体代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机点云
points = np.random.rand(1000, 3) * 10

# 按照z轴坐标进行排序
sorted_idx = np.argsort(points[:, 2])
sorted_points = points[sorted_idx]

# 根据z轴相同值进行拆分
split_points = np.split(sorted_points, np.where(np.diff(sorted_points[:, 2]))[0] + 1)

# 循环遍历每一个拆分后的数组，并进行可视化
for i, p in enumerate(split_points):
plt.scatter(p[:, 0], p[:, 1], c=p[:, 2], cmap='cool')
plt.title(f'Z = {p[0, 2]:.2f}')
plt.savefig(f'PointCloud_{i}.png')
plt.clf()