Python是一种很流行的编程语言，可以进行各种各样的数据分析和可视化工作。其中，画散点图是非常常见的一种操作。然而，不管是初学者还是专业人士，都可能会遇到一些画散点图不对的问题。下面我们就来看看这些问题的解决方法。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 画图
plt.scatter(x, y)
# 添加标签
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.title('散点图')
# 显示图像
plt.show()

上面的代码是最基本的画散点图的代码。但如果我们运行它，我们会发现图像并不完全符合我们的预期。具体来说，我们希望散点的分布是均匀的，但是实际上，它们都集中在左下角。这是因为我们没有设置合适的图像比例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 画图
plt.scatter(x, y)
# 设置坐标轴范围
plt.xlim((0, 6))
plt.ylim((0, 12))
# 添加标签
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.title('散点图')
# 显示图像
plt.show()

我们可以通过设置坐标轴的范围来解决这个问题。具体来说，我们将x轴的范围设置为0到6，y轴的范围设置为0到12。这样子，我们就能看到一个均匀分布的散点图了。

除了经典的散点图，我们还可以进行其他类型的散点图操作。例如，我们可以根据散点的大小，来反映数据的大小关系。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 7, 3, 5, 10])
size = np.array([20, 30, 10, 15, 40])
# 画图
plt.scatter(x, y, s=size)
# 添加标签
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.title('散点图')
# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们将数据的大小保存在一个叫做“size”的变量中。然后，我们在画图的时候，给scatter()函数传入了这个变量。这样子，我们就能看到散点的大小反映了数据的大小关系。

最后，我们还需要注意一些Python程序中可能会出现的其他问题和错误。例如，不同版本的Python之间可能会存在一些方法和函数的不兼容性。此外，有时候你的电脑没有安装一些必需的库文件，导致程序无法正常运行。

总之，Python画散点图是一项非常实用的工作，也是数据可视化的重要组成部分。我们需要注意坐标轴范围、数据大小等问题，以及一些可能会出现的错误和问题。希望这篇文章能够对你有所帮助。