Python散點圖是數據可視化中常用的一種方法，通過散點圖可以清晰地展示數據的分布情況。而散點的大小則是控制數據可視化中重要的一部分，不同大小的散點可以更加準確地呈現數據點在空間中的密度。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 創建數據
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
# 創建散點圖，添加不同大小的散點
plt.scatter(x, y, s=10)     # s代表散點的大小，這里設定為10
plt.scatter(x, y, s=20)     
plt.scatter(x, y, s=30)     
# 設置圖表屬性
plt.xlabel('X Value')
plt.ylabel('Y Value')
plt.title('Scatter Plot')
# 顯示圖表
plt.show()

在代碼中，我們使用numpy庫創建一個包含1000個數據點的數組，然后使用plt.scatter()函數創建散點圖，通過設置s參數的不同值，獲得不同大小的散點。最后設置圖表的屬性，并調用plt.show()函數展示出來。

這里需要注意的是，散點的大小應該根據實際數據而定，過大或過小的散點都可能會對數據分布情況造成誤解。因此，在數據可視化中，適當地調整散點的大小非常重要。