Python 获取曲面点云数据并可视化

以下是一个示例程序，使用 Python 的 matplotlib 库来获取和可视化曲面点云数据：

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成曲面点云数据
def generate_surface_data():
    x = np.linspace(-5, 5, 100)  # x范围
    y = np.linspace(-5, 5, 100)  # y范围
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))  # 曲面方程

    return X, Y, Z

# 可视化曲面点云数据
def visualize_surface_data(X, Y, Z):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    ax.scatter(X, Y, Z, c='r', marker='o')

    ax.set_xlabel('X')
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_zlabel('Z')

    plt.show()

# 主程序
def main():
    X, Y, Z = generate_surface_data()
    visualize_surface_data(X, Y, Z)

if __name__ == '__main__':
    main()

这个程序生成一个 x 和 y 范围为 '-5' 到 '5' 的网格，并使用 sin 函数生成曲面方程的 z 值。然后，使用 matplotlib 库的 3D 散点图来可视化曲面点云数据。最后，调用 main 函数来执行程序。

你可以根据自己的需求修改生成曲面点云数据的函数和可视化函数来适应不同的数据和需求。希望这可以帮到你！