要比较K-means散点图与真实散点图的解决方法，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，生成一个具有已知标签的真实散点图数据集。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成真实散点图数据
np.random.seed(0)
n_samples = 100
X = np.random.rand(n_samples, 2) * 10
y = np.random.randint(0, 2, size=n_samples)

# 可视化真实散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.title("True Scatter Plot")
plt.show()

2. 使用K-means算法对数据进行聚类，并生成K-means散点图。

from sklearn.cluster import KMeans

# 使用K-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
kmeans.fit(X)

# 获取K-means聚类结果
kmeans_labels = kmeans.labels_

# 可视化K-means散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans_labels)
plt.title("K-means Scatter Plot")
plt.show()

3. 比较真实散点图和K-means散点图。

# 可视化对比真实散点图和K-means散点图
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
ax[0].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
ax[0].set_title("True Scatter Plot")
ax[1].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans_labels)
ax[1].set_title("K-means Scatter Plot")
plt.show()

通过上述代码示例，可以生成真实散点图和K-means散点图，并将它们在同一图中进行比较，从而对比两者之间的相似性或差异性。