点云可视化：实现立体感的三维数据展示

概述：
三维点云是由大量的点构成的点集合，通常用于描述物体的形状和位置信息。在计算机视觉、机器人学和地理信息系统等领域中，点云数据具有重要的应用价值。本文将介绍如何使用Python语言以及相关库来处理和可视化点云数据，并展示一个简单的点云可视化的示例。

1. 点云数据的加载和处理：
   点云数据通常以文本或二进制格式存储，每个点的坐标信息可以包括位置（x，y，z）以及其他属性如颜色和法线等。我们可以使用开源库，如NumPy和Pandas，来加载和处理点云数据。

import numpy as np
import pandas as pd

# 从文本文件加载点云数据
data = pd.read_csv('point_cloud_data.txt', delimiter