在Matplotlib的3D绘图模式下，ax.scatter(x, y, z, s=None)会报错，因为projection='3d'要求s参数不能为None——必须是标量数值或与坐标等长的数组，而默认值20仅在完全省略s参数时自动生效。

在matplotlib的3d绘图模式下，`ax.scatter(x, y, z, s=none)`会报错，因为`projection='3d'`要求`s`参数不能为`none`——必须是标量数值或与坐标等长的数组，而默认值20仅在完全省略`s`参数时自动生效。

在使用 mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D.scatter 绘制三维散点图时，s 参数（控制标记大小）的行为与二维 Axes.scatter 存在关键差异：s=None 不被允许，且不会触发默认值回退机制。

根据 Matplotlib官方文档，s 的签名明确要求其类型为 float or array-like，默认值 20 仅在参数完全未传入时生效。一旦显式传入 s=None，函数将严格校验类型，导致 ValueError: s must be a scalar, or float array-like with the same size as x and y。

✅ 正确写法（推荐）：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.scatter(0, 0, 0)  # 完全不传 s → 自动使用默认值 20
# 或显式指定数值
ax.scatter([1, 2], [3, 4], [5, 6], s=50)  # 所有点统一大小
ax.scatter([0, 1], [1, 2], [2, 3], s=[30, 80])  # 每点独立大小（长度需匹配坐标）
plt.show()

❌ 错误写法：

ax.scatter(0, 0, 0, s=None)      # TypeError/ValueError
ax.scatter(x, y, z, s=[])       # ValueError: s must be same size as x/y
ax.scatter(x, y, z, s=[10])      # ValueError: if len(x)==2 but len(s)==1

⚠️ 注意事项：

• 若需动态控制尺寸，确保 s 是 float 或 np.ndarray（一维，长度等于 x, y, z 的长度）；
• 使用 s=np.array(s).flatten() 可安全处理嵌套列表或高维输入；
• 该限制仅存在于 Axes3D.scatter；二维 ax.scatter() 对 s=None 更宽容（部分版本会静默转为默认值，但非保证行为）。

总结：在3D场景中，永远不要传 s=None —— 要么省略该参数以启用默认大小，要么提供合法的标量或同长数组。这是API设计的显式性要求，而非bug。