如何使用ParaView可视化工具来绘制点云数据的3D点云图像（亲测好用）

如何使用ParaView来绘制点云数据。以下是如何将你的数据导入ParaView并进行可视化的步骤

一、准备数据

首先，你需要将你的数据转换为ParaView可以读取的格式。ParaView支持多种文件格式，其中最常见的是.vtk和.csv格式。为了简单起见，这里我们将数据转换为.csv文件。

假设你有以下数据：

Heatsink_Output_XYZ.npy：形状为(19517, 3)，表示19517个点的3D坐标。

Heatsink_Output_Function.npy：形状为(1000, 19517, 5)，表示1000个时间步的点云数据，每个点有5个属性T, u, v, w, p。

二、将数据转换为CSV格式

首先，我们将xyz数据和input_point_cloud数据保存为CSV文件。我们会将每个时间步的数据保存为一个单独的CSV文件。

import numpy as np
from tqdm import tqdm

# 加载数据
xyz = np.load("Heatsink_Output_XYZ.npy")  # shape: (19517, 3)
input_point_cloud = np.load("Heatsink_Output_Function.npy")  # shape: (1000, 19517, 5)

# 将每个时间步的数据保存为一个CSV文件
for t in tqdm(range(input_point_cloud.shape[0]), desc="Saving CSV files"):
    data = np.hstack((xyz, input_point_cloud[t]))
    np.savetxt(f"./csv/point_cloud_{t}.csv", data, delimiter=",", header="x,y,z,T, u, v, w, p", comments='')

print("CSV文件已生成")

得到的数据格式如下：

也就是1000个时间步数据对应的1000个CSV文件，每个文件里面有19517个点的坐标及该点的值，也就是坐标3列+值value5列 = 合并后的8列有效信息。

三、在ParaView中加载数据

打开ParaView：打开ParaView应用程序。
加载CSV文件：
- 点击 File -> Open，选择生成的CSV文件（例如point_cloud_0.csv）。
- 在弹出的对话框中，选择Delimited Text Reader，点击 Apply。
配置数据格式：
- 在Properties面板中，确保Have Headers被选中，然后点击 Apply。
- ParaView会将CSV文件中的数据读取为一个表格。
将表格数据转换为点云：
- 点击 Table To Points 图标（可以在ParaView顶部工具栏中找到）或者通过 Filters -> Alphabetical -> Table To Points。
- 在Properties面板中，设置 X Column 为 x，Y Column 为 y，Z Column 为 z，然后点击 Apply。
可视化点云数据：
- 现在，你可以在视图中看到点云。如果你有多个时间步的数据，可以重复上述步骤加载并可视化不同的时间步。