写一段代码生成光菲尼尔衍射通过矩形孔的三维彩图，光500nm波长光菲尼尔衍射通过矩形孔的代码，空长1mm宽2mm，焦距150mm

要在Python中利用`numpy`、`matplotlib`以及`scipy`库来模拟这种光菲涅尔衍射现象，首先我们需要安装这些库，如果你还没有安装，可以使用以下命令：

pip install numpy matplotlib scipy

接下来，我们可以编写一个简单的代码片段，这里假设我们使用傅立叶变换方法进行计算：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, filters
import cmath

# 光学参数
lam = 500e-9  # 波长 (m)
d = 1e-3      # 孔的长度 (m)
w = 2e-3      # 孔的宽度 (m)
f = 0.15      # 焦距 (m)

# 定义坐标
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, 400), np.linspace(-1, 1, 400))  # 平面坐标网格
k = 2 * np.pi / lam  # 波数
u, v = k * x, k * y  # 空间频率坐标

# 计算傅立叶变换
fft_image = np.exp(1j * (u * d + v * w))

# 反傅立叶变换得到衍射图案
recovered_image = np.fft.ifftshift(np.fft.ifft2(fft_image))
real_part = np.real(recovered_image)
phase = np.angle(recovered_image)

# 显示结果
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 6))

axs[0, 0].imshow(real_part, cmap='gray', extent=[-1, 1, -1, 1], origin='lower')
axs[0, 0].set_title('Real Part')

axs[0, 1].imshow(phase, cmap='hsv', extent=[-1, 1, -1, 1], origin='lower')
axs[0, 1].set_title('Phase')

axs[1, 0].imshow(np.abs(recovered_image), cmap='viridis', extent=[-1, 1, -1, 1], origin='lower')
axs[1, 0].set_title('Intensity')

# 现实生活中，焦距对图像的影响通常会通过滤镜等物理设备来体现，这里简单地聚焦处理
focused_real_part = filters.gaussian_filter(real_part, sigma=f / (2 * np.sqrt(2) * np.log(2)))

axs[1, 1].imshow(focused_real_part, cmap='gray', extent=[-1, 1, -1, 1], origin='lower')
axs[1, 1].set_title('Focal Plane')

for ax in axs.flat:
    ax.set(xticklabels=[], yticklabels=[])

plt.tight_layout()
plt.show()