下面是一个使用Python中的matplotlib库来绘制3D散点图并按照第一列进行着色的示例代码：

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

# 创建示例数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)
color = np.random.rand(100)

# 创建3D图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制散点图
sc = ax.scatter(x, y, z, c=color, cmap='viridis')

# 设置颜色条
cbar = plt.colorbar(sc)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用np.random.rand()函数生成了100个随机数据作为x、y、z坐标和颜色值。然后，我们使用plt.scatter()函数绘制了3D散点图，并通过将c参数设置为颜色值来使每个散点的颜色由第四个维度决定。最后，我们使用plt.colorbar()函数添加了一个颜色条来显示颜色对应的数值范围。通过设置cmap参数，可以选择不同的颜色映射方案。

你可以根据自己的数据进行适当的修改和调整，以满足你的需求。