s其实设置的就是散点图中每个点的大小，可以设置为标量或向量，如果是标量那么所有点大小一样，如果是向量那么就得传入一个与x或者y形状一样的向量去单独设置每个点的大小。
eg.
x = torch.Tensor([1.4, 5, 11, 16, 21])
y = torch.Tensor([14.4, 29.6, 62, 85.5, 113.4])
plt.scatter(x.numpy(), y.numpy())
plt.show()
情况1：设置s = 10
s=10时的散点图
s=100
s=100时的散点图
情况2：传入list设置s s=[10,50,100,200,300]
s=[10,50,100,200,300]时的散点图
scatter：(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)根据x, y坐标，绘制散点；可更改点的颜色（c）、大小（s）、形状（marker）等，参数已列出，
参考博客：Python中scatter函数参数详解
plot：(*args, **kwargs)
*args代表x, y的坐标，可为数值或数组；
**kwargs代表控制曲线的格式字符串，由颜色字符、风格字符和标记字符等属性组成，同一种属性只能给一个值，属性间可随意组合。
参考博客：Matplotlib系列---pyplot的plot( )函数
区别：scatter绘制散点，plot绘制经过点的曲线。
