此时能否再图例里面把散点也展示出来

当您在 Python 中画折线图时，可以使用 `plot()` 函数画出润色后的数据线，并使用 `scatter()` 函数画出原始数据的散点，并使用 `legend()` 函数在图例里面展示两种数据。下面是一个简单的示例代码，演示如何在 Python 中同时画出润色后的数据线和原始数据的散点，并在图例里面展示两种数据：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一些数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

# 画出润色后的数据线
plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=2, label='Data Line')

# 画出原始数据的散点
plt.scatter(x, y, color='red', marker='o', label='Original Data')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们先创建了一些数据，然后使用 `plot()` 函数画出了一个润色后的数据线，并使用 `scatter()` 函数画出了原始数据的散点。`plot()` 函数的 `color` 参数用来指定线条颜色，`linewidth` 参数用来指定线条宽度；`scatter()` 函数的 `color` 参数用来指定散点颜色，`marker` 参数用来指定散点的标记类型。在这个例子中，我们使用了蓝色的线条和红色的圆形散点。

然后，我们使用 `legend()` 函数添加图例。这个函数可以自动识别 `plot()` 和 `scatter()` 函数所画的图形，并将它们的标签添加到图例中。

希望这个例子对你有所帮助！