在 Matplotlib 的 3D 绘图模式下，ax.scatter(x, y, z, s=None) 会抛出 ValueError，因为 3D 版本的 scatter 不接受 None 作为 s（尺寸）参数——它仅支持标量数值或与坐标等长的数组，默认值为 20。

在 matplotlib 的 3d 绘图模式下，`ax.scatter(x, y, z, s=none)` 会抛出 valueerror，因为 3d 版本的 `scatter` 不接受 `none` 作为 `s`（尺寸）参数——它仅支持标量数值或与坐标等长的数组，默认值为 20。

Matplotlib 对 2D 和 3D 模式下的 scatter 方法采用了不同的参数校验逻辑。虽然 2D 的 Axes.scatter() 允许 s=None（此时自动回退到默认尺寸），但 3D 版本（mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.scatter）明确要求 s 必须是标量浮点数或长度匹配的数组，不支持 None 值。

这意味着以下写法均合法：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')

# ✅ 正确：省略 s → 自动使用默认值 20
ax.scatter(0, 0, 0)

# ✅ 正确：显式指定标量尺寸
ax.scatter([1, 2, 3], [0, 1, 0], [0, 0, 1], s=50)

# ✅ 正确：传入与坐标等长的数组（支持不同大小的点）
ax.scatter([0, 1], [1, 0], [1, 1], s=[30, 80])

而以下写法将触发错误：

# ❌ 错误：s=None 不被接受
ax.scatter(0, 0, 0, s=None)  # ValueError: s must be a scalar, or float array-like...

根本原因在于 Axes3D.scatter 的内部实现对 s 进行了严格类型与形状检查，未实现 None 到默认值的自动转换逻辑（该逻辑存在于 2D 版本中）。因此，开发者需主动避免传入 None，可直接省略 s 参数，或显式传入数值（如 s=20）以保持语义清晰。

? 最佳实践建议：

• 在 3D 散点图中，优先省略 s 参数以使用默认尺寸；
• 若需动态控制尺寸，确保 s 是 float 或 np.ndarray 类型，且当为数组时其长度必须等于 x, y, z 的长度；
• 避免在跨维度代码中复用 s=None 的习惯写法，注意 2D/3D API 差异。

此行为并非 bug，而是文档明确规定的接口约束，符合 Matplotlib 3D 渲染对尺寸数据确定性的要求。