plt.plot与plt.scatter处理双变量(x和f(x,y))的使用差异疑问

1. 为什么尺寸不一致时plt.plot正常，plt.scatter报错 #

两者的底层设计逻辑不同：

• plt.plot 支持自动适配多列数组，会将二维数组的每一列作为单独的一组序列绘制，只要x和y的第一维度（行数量）匹配，就可以正常运行，不需要整体元素总数完全相同。
• plt.scatter 是逐点映射的散点绘制逻辑，要求每个x坐标严格对应一个y坐标，所以强制要求输入的x和y数组的形状完全一致、总元素数相等，只要不匹配就会抛出尺寸错误。

你当前代码里的u是形状为(4,1)的二维数组，调用vis_cal(u,a)后，a是形状为(1,2)的数组，经过numpy广播计算后的返回值形状为(4,2)，总共有8个元素，和u的4个元素数量不匹配，所以scatter会报错，而plt.plot会自动把y的两列作为两条线用同一组x值绘制，所以可以正常运行。

注：你代码中a = a([[-np.pi, -np.pi/6]])属于笔误，正确写法应该是a = np.array([[-np.pi, -np.pi/6]])，否则会触发变量未定义错误。

2. 是不是scatter必须要求数组尺寸一致，否则只能用plot #

是的，plt.scatter 必须保证输入的x和y数组形状完全匹配，每个x值对应唯一的y值。但这不等于尺寸不匹配时只能用plt.plot，你可以通过调整数组形状适配scatter的要求，例如将两个数组都展平为一维，或者对x数组做重复操作使其和y的元素数匹配：

# 展平数组适配scatter
plt.scatter(np.tile(u, 2).flatten(), vis_cal(u, a).flatten(), marker='o', color='blue', label="Vij_ind")

如果你的业务逻辑只需要用a中的一个值计算y，直接调整a的形状为(1,)，就可以让vis_cal(u,a)的输出形状和u保持一致，也可以正常调用scatter。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dimosthenis Zografos