生成一组标准半球壳的三维点云数据，50个点

好的，可以使用以下的伪随机数算法来生成这组数据：

1. 生成50个随机点的坐标，每个坐标的x、y、z分量都在[-1, 1]范围内。
2. 遍历这50个点，对于在半球壳内的点，保留其坐标；对于在半球壳外的点，丢弃。
3. 返回保留下来的点的坐标即可。

假设您的程序中已经有了一个生成随机坐标的函数randPos()，则可以使用以下代码来实现：

import numpy as np

def genPointCloud():
# 随机生成50个点的坐标
coords = np.empty((50, 3))
for i in range(50):
coords[i] = randPos()

# 过滤掉半球壳外的点
norms = np.linalg.norm(coords, axis=1)
coords = coords[norms > 0]

# 缩放到[0, 1]范围内
coords = (coords + 1) / 2

return coords

其中，np.linalg.norm(coords, axis=1)可以计算出每个点的长度（也即距离原点的距离），从而可以用这个值来过滤掉半球壳外的点。

生成的点云数据已经按照题目要求转化到[0, 1]范围内，可以直接使用。