Python 画点时，点的大小是一个重要的参数。在绘制散点图、气泡图等图表时，我们需要根据数据的大小来调整点的大小，以便更好地呈现数据。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [1, 2, 3, 4, 5]size = [10, 20, 30, 40, 50]plt.scatter(x, y, s=size)plt.show()

可以看到，上述代码中，我们通过调用 pyplot 库中的 scatter() 方法来绘制散点图，并通过 s 参数来设置点的大小。s 参数可以是一个单独的数值表示所有点的大小，也可以是一个列表或数组，每个元素表示对应点的大小。

当 s 参数为一个数值时，所有的点都将具有相同的大小。如下代码所示：

import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [1, 2, 3, 4, 5]plt.scatter(x, y, s=30)plt.show()

当 s 参数为一个列表或数组时，我们可以通过设置不同的大小来呈现不同的数据。如下代码所示：

import randomimport matplotlib.pyplot as pltx = [random.randint(0, 10) for i in range(10)]y = [random.randint(0, 10) for i in range(10)]size = [random.randint(10, 100) for i in range(10)]plt.scatter(x, y, s=size)plt.show()

在上述代码中，我们使用 random 库中的 randint() 方法来生成随机数据，并通过 size 参数来设置点的大小。这样，不同的点将具有不同的大小，更好地呈现了数据的差异性。

在实际使用中，我们可以根据数据的特点和需求来调整点的大小参数，达到更好的可视化效果。