【python】處理點雲數據並三維顯示

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
#打開點雲數據文件
f=open('RawXYZ.xyz','r')
point=f.read()
f.close()
#數據預處理
l1=point.replace('\n',',')
#將數據以“，”進行分割
l2=l1.split(',')
l2.pop()
#print(l2)
#將數據轉爲矩陣
m1=np.array(l2[0:160000])
print(len(m1))
#變形
m2=m1.reshape(40000,4)
print(m2)
m3=[]
for each in m2:
	each_line=list(map(lambda x:float(x),each))
	m3.append(each_line)
m4=np.array(m3)
#列表解析x,y,z的座標
x=[k[0] for k in m4]
y=[k[1] for k in m4]
z=[k[2] for k in m4]
#開始繪圖
fig=plt.figure(dpi=120)
ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')
#標題
plt.title('point cloud')
#利用xyz的值，生成每個點的相應座標（x,y,z）
ax.scatter(x,y,z,c='b',marker='.',s=2,linewidth=0,alpha=1,cmap='spectral')
ax.axis('scaled')          
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
#顯示
plt.show()