继续设定横坐标的刻度值的代码

要设定对数横坐标的刻度值，你可以使用`matplotlib.ticker`模块中的`LogLocator`和`LogFormatter`类。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np

# 生成随机数据
x = np.random.rand(100) * 100
y = np.random.rand(100)

# 创建散点图
plt.scatter(x, y)

# 设置横坐标为对数坐标
plt.xscale('log')

# 设置刻度值
plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.LogLocator(base=10.0, numticks=10))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter())

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Scatter Plot with Logarithmic x-axis')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

在这段代码中，我们使用了`LogLocator`和`LogFormatter`来设置对数横坐标的刻度值。`LogLocator`用于确定刻度线的位置，`base=10.0`表示以10为底的对数刻度。`numticks=10`表示希望显示10个刻度线。

然后，我们使用`ScalarFormatter`来格式化刻度值，以显示为常规的刻度标签。

最后，通过`plt.gca().xaxis.set_major_locator()`和`plt.gca().xaxis.set_major_formatter()`方法来应用我们的刻度设置。

运行这段代码，你将得到一个具有对数横坐标和自定义刻度值的散点图。