根据关于matplotlip.pyplot的官方文档： pyplot ，其plot部分的解释plot()的作用是画出线条和线条上的标记：

根据pyplot的官方教学文档： Pyplot tutorial ，如果不改变其默认设置，画出的是蓝色的线条，即" b- "：

代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,1)
plt.plot(x,x+0)
plt.show()

画出的效果为一条蓝色的直线：

plt.plot(x,x+0)

plt.plot(x,x+0,'-')

而可以看到，[x, x+0]表示的是一个二维数组，每一维是从0到9这10个整数，或者说10个点。plot()的作用就是用某种方式将这10个点建立连接，不过其默认方式使用线条连接。现考虑如果是用点或圈而不是线条的方式将这10个点连接起来，画出的就是散点图。

从 pyplot 可以查到，控制线条的种类的字符串可以为' -- ', ' -. ', ' : ', ' . '等等：

故现在考虑用'.'或' o '代替'-'连接这些点。

将'o'代替'-'的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,1)
plt.plot(x,x+0,'o')
plt.show()

画出的效果是10个散点图：

用于画出随机点的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def rand_data():
    return np.random.uniform(low=0., high=1., size=(100,))
# Generate data.
x1, y1 = [rand_data() for i in range(2)]
plt.plot(x1,y1, 'o',color='b')
plt.show()

100个随机点的散点图效果：

2. 使用scatter()画散点图

根据官方文档： matplotlib.pyplot.scatter 的定义，scatter()是用来画散点图的：

和plot()相同，scatter()的作用也是将画出的点连接起来，不过其默认连接方式是'o'，即点的方式：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,1)
plt.scatter(x,x+0)
plt.show()

plt.scatter(x,x+0)

plt.plot(x,x+0,'o')

的效果相同：

3. plot()和scatter()改变点的大小

plot()中改变点的大小的参数是markersize 或 ms：

而scatter()中改变点的大小的参数是s：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,1)
plt.plot(x,x+0,'o',markersize=4.,color=(0.8,0.,0.))
plt.scatter(x,x+1,s=16.,color=(0.,0.5,0.))
plt.show()

可以看到，plot()的markersize设为 4.0 ，和scatter()的s设为 16.0 ，画出的点大小相同。

这里 matplotlib.pyplot.scatter 有解释， scatter()中参数s表示的大小，和plot()的markersize大小的平方相同，即[s]=markersize**2，下图参考： pyplot scatter plot marker size

4. 加入图例(legend)后图例中点的大小和数量

加入图例(legend)后，根据官方参考文档： matplotlib.pyplot.legend

参数 markerscale 是用于调整legend中点和实际图中画出的点的大小关系，若设markersize=1.0，则legend中的点的大小和图中画出的点大小相同；若设markersize=2.0，则legend中的点的大小是图中画出点的大小的2倍。

而 numpoints 参数作用于调整用线条画出的点，即用plot()画出的点，legend中的点的数目，而 scatterpoints 参数作用于调整用散点图画出的点，即scatter()画出的点，legend中的点的数目：

markerscale，numpoints和scatterpoints3个参数默认值都为1。

下面加入图例，更改plot()画出的点在legend中点的数量为2，且legend中点的大小为原图的2倍：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,1)
#print(x)
plt.plot(x,x+0,'o',label='x+0',markersize=4.,color=(0.8,0.,0.))
plt.scatter(x,x+1,label='x+1',marker='o',s=16.0,color=(0.,0.5,0.))
plt.legend(loc="best",markerscale=2.,numpoints=2,scatterpoints=1,fontsize=12)
plt.show()

更改scatterpoints大小也为2， 即scatter()画出的点在legend中显示数量为2：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,1)
#print(x)
plt.plot(x,x+0,'o',label='x+0',markersize=4.,color=(0.8,0.,0.))
plt.scatter(x,x+1,label='x+1',marker='o',s=16.0,color=(0.,0.5,0.))
plt.legend(loc="best",markerscale=2.,numpoints=2,scatterpoints=2,fontsize=12)
plt.show()

其它参数未变。