python对已有的数据做Q-Q图，并使横纵坐标一致

您好，关于您的问题，可以使用statsmodels库中的qqplot函数来绘制Q-Q图。如下是绘制横纵坐标一致的Q-Q图的示例代码：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成样本数据
np.random.seed(123)
data = np.random.normal(size=100)

# 绘制Q-Q图
fig = sm.qqplot(data, line='45', fit=True)

# 调整坐标轴范围
x = fig.axes[0].get_ylim()
y = fig.axes[0].get_xlim()
lims = [min(x[0], y[0]), max(x[1], y[1])]
fig.axes[0].plot(lims, lims, linestyle="--", color="gray")

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，首先使用numpy库生成了100个正态分布的随机数作为样本数据。然后使用sm.qqplot函数绘制了Q-Q图。fit参数指定是否展示正态分布曲线，line参数指定绘制45度直线。接着在图形边缘绘制了一条斜线，使得横纵坐标范围相同。最后使用plt.show函数显示图形。

希望这个回答对您有所帮助，如果您还有其他问题，请继续提问。

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import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制图形
plt.plot(x, y)

# 设置横纵坐标
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`分别用于设置横坐标和纵坐标的标签。你可以将 `'X轴'` 和 `'Y轴'` 替换为你想要的标签名称。如果需要设置坐标的范围，可以使用`plt.xlim()`和`plt.ylim()`函数。