python如何提取并比较散点图和折线图上对应数据点大小

首先，需要使用Python中的数据可视化库（如matplotlib）绘制散点图和折线图，并设置数据点大小。然后，可以使用鼠标事件（如pick_event）来获取所选数据点的大小信息。具体步骤如下：

1. 导入所需库和数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

2. 绘制散点图和折线图，并设置数据点大小：

# 绘制散点图
fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter(x, y1, s=y1*100)

# 绘制折线图
line, = ax.plot(x, y2)

# 设置标签和标题
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_title('Scatter and Line Plot')

3. 注册pick_event事件，获取所选数据点大小：

# 定义pick事件处理函数
def on_pick(event):
    # 获取所选数据点的索引和大小
    ind = event.ind[0]
    size = scatter.get_sizes()[ind]
    
    # 输出所选数据点的大小
    print('Selected size:', size)

# 注册pick事件
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', on_pick)

# 显示图形
plt.show()

在运行程序后，可以使用鼠标点击散点图上的数据点，程序会输出所选数据点的大小。需要注意的是，使用这种方法提取数据点大小时，需要确保散点图和折线图的数据点顺序相同。