matplotlib : 三次元ベクトル場に着色をしたい

Question

前提・実現したいこと

以下のように、各行に（x座標 y座標 z座標 u v w）となっているデータファイルがあります。

1.000 1.000 1.000 0.4348 -0.4661 -0.770
2.000 2.000 2.000 -0.3613 0.2414 0.9006
3.000 3.000 3.000 0.55511 0.4136 0.7216

matplotlibを用いてこのデータの３次元ベクトル場をプロットします。（ここまではできました。）
また各ベクトルはwの値を用いて、w=-1のとき青、w=１のとき赤となるようなグラデーションで彩色を行いたいと考えているのですが、この彩色の部分ができず困っています。

やったこと

このデータをベクトル場としてプロットするにはmatplotlibでquiverを使うと便利であると以下のサイト様で学びました。
[matplotlib 3D] 13. 3Dグラフでベクトル

このサイトをもとにかいたソースコードが以下になります。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

plt.style.use('ggplot')
plt.rcParams["axes.facecolor"] = 'white'
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

x = []
y = []
z = []
u = []
v = []
w = []

f  = open('test.d')
for line in f:
    data = line.split()
    x.append(float(data[0]))
    y.append(float(data[1]))
    z.append(float(data[2]))
    #プロットの都合でサイズを調節　/2.5
    u.append(float(data[3])/2.5)
    v.append(float(data[4])/2.5)
    w.append(float(data[5])/2.5)
f.close()

ax.set(xlabel='x',ylabel='y',zlabel='z')
ax.quiver(x, y, z, u, v, w)
plt.savefig('test.png' , dpi = 120)
plt.show()

こうして得られた図が以下になります。

調べたこと

2次元のベクトル場に対しては、matplotlib.axes.Axes.quiver
にもありますように、quiver(X, Y, U, V, [C])と引数Cを取ればいいとのことですが、3次元ではどのようにすればいいかわからない状態です。私の調査不足かもしれませんが、ご存知の方がいれば教えていただきたいです。

###追記
can110様、回答ありがとうございます。
以下のようにカラーマップを導入してみました。

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

plt.style.use('ggplot')
plt.rcParams["axes.facecolor"] = 'white'
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
cm = matplotlib.cm.seismic

x = []
y = []
z = []
u = []
v = []
w = []

f  = open('test.d')
for line in f:
    data = line.split()
    x.append(float(data[0]))
    y.append(float(data[1]))
    z.append(float(data[2]))
    #プロットの都合でサイズを調節　/2.5
    u.append(float(data[3])/2.5)
    v.append(float(data[4])/2.5)
    w.append(float(data[5])/2.5)
f.close()

ax.set(xlabel='x',ylabel='y',zlabel='z')
ax.quiver(x, y, z, u, v, w, color=cm(0.5*np.array(w)+0.5)
plt.savefig('test.png' , dpi = 120)
plt.show()

この結果以下のような図が得られました。

Answer 1

3次元でも同じく色を指定でき、以下のようにカラーマップも使えます。

import matplotlib
cm = matplotlib.cm.bwr

ax.quiver(x, y, z, u, v, w, color=cm(0.5*np.array(w)+0.5))

Comments

[astromelt0416]

ご回答ありがとうございます。
確かに、カラーマップを導入することはできたのですが、ベクトルの先端の部分が完全には色が変わらない？ようです（追記をご参照ください）。例えば、座標（２.2.2）のベクトルは赤色に染まるはずなのですが、先端だけ青色になっています。
これはmatplotlibの仕様なのでしょうか。もしご存知であれば併せて教えていただきたいです。

[can110]

そうですね。矢印を構成する一部の線分の色が固定されている感じですね。
ちょっと原因は分かりませんが、不具合のような気がします。