细化上述程序并将其更改为三维图像输出

如果你想将上述二维波长与菲涅尔数的关系图转换为三维图像输出，可以稍微修改之前的代码，使用`matplotlib.mplot3d`模块来创建三维散点图。这里是一个示例：

首先，导入额外的模块：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

接下来，更新数据可视化部分：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = wavelength_range
y = np.zeros_like(x)  # 创建一个空数组用于存储Z轴数据，这里是0，因为我们只关心波长与Fresnel数的关系
z = fn_array

# 创建三维散点图
ax.scatter(x, y, z, c=z, cmap='viridis')  # 'c'参数指定颜色编码为Z轴值
ax.set_xlabel('Wavelength ($\mu$m)')
ax.set_ylabel('Zero for 3D plot')
ax.set_zlabel('Fresnel Number')

# 添加颜色条
cb = fig.colorbar(ax.scatter3D, ax=ax)
cb.set_label('Fresnel Number')

plt.title('Fresnel Number vs Wavelength with Fixed Cavity Length (3D Visualization)')
plt.show()

这个代码将会生成一个三维散点图，其中X轴是波长，Y轴始终为零，Z轴显示菲涅尔数。颜色条则表示了各个点对应的菲涅尔数大小。