利用三维坐标和stress的numpy数组，绘制三维空间的应力云图

要绘制三维空间的应力云图，可以使用Python中的Matplotlib和mplot3d库。下面是一个简单的例子：

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

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
stress_data = np.random.rand(100, 3)
stress_values = np.random.rand(100)

# 绘制云图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
cm = plt.cm.get_cmap('coolwarm')
im = ax.scatter(stress_data[:,0], stress_data[:,1], stress_data[:,2], c=stress_values, cmap=cm)

# 添加颜色条
cbar = plt.colorbar(im)
cbar.ax.set_ylabel("Stress", rotation=-90, va="bottom")

# 添加标题和坐标轴标签
ax.set_title("Stress Cloud Map")
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("Y")
ax.set_zlabel("Z")

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们生成了一个随机的100x3的矩阵作为应力数据的三维坐标，以及一个随机的100个元素的数组作为应力值。然后使用`scatter()`函数绘制散点图，并使用`c`参数指定颜色映射。同时，我们还设置了颜色条、标题和坐标轴标签。最后使用`show()`函数显示图形。你可以将自己的应力数据替换上去，调整颜色条、标题和其他绘图参数以获得更好的效果。