# 加载数据 df = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big.reset_index() # 绘制散点图 plt.scatter(df.index, df['上一年比本年倍数'], c='blue', cmap='Blues', alpha=0.6) plt.xlabel('Index') plt.ylabel('上一年比本年倍数') # 设置 y 轴刻度的范围和步长 plt.yticks(range(0, max(df['上一年比本年倍数'])+10, 10)) plt.show() 'float' object cannot be interpreted as an integer

这个错误通常是因为在设置 `yticks` 时使用了浮点数而不是整数。你可以将 `range` 函数中的参数转换为整数，或者使用 `np.arange` 函数来生成整数数组。例如：

import numpy as np
# ...
plt.yticks(np.arange(0, max(df['上一年比本年倍数'])+10, 10))

或者：

# ...
plt.yticks([int(y) for y in range(0, max(df['上一年比本年倍数'])+10, 10)])

这样应该就可以避免这个错误了。

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# 加载数据 df = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big.reset_index() # 绘制散点图 plt.scatter(df.index, df['上一年比本年倍数'], c=df['上一年比本年倍数'], cmap='Blues') plt.xlabel('Index') plt.ylabel('上一年比本年倍数') plt.show() 密度大的变成了浅色需要修改

可以调整 `cmap` 参数来修改颜色映射，例如使用 `viridis` cmap 来使得密度大的点显示为深色，代码如下：

# 加载数据
df = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big.reset_index()
# 绘制散点图
plt.scatter(df.index, df['上一年比本年倍数'], c=df['上一年比本年倍数'], cmap='viridis')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('上一年比本年倍数')
plt.show()

加载数据 df = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big.reset_index() # 绘制散点图 plt.scatter(df.index, df['上一年比本年倍数'], c='blue', cmap='Blues', alpha=0.6) plt.xlabel('Index') plt.ylabel('上一年比本年倍数') plt.show() y轴刻度再细点

你可以使用 `plt.yticks()` 函数来设置 y 轴的刻度间隔。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big.reset_index()

plt.scatter(df.index, df['上一年比本年倍数'], c='blue', cmap='Blues', alpha=0.6)
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('上一年比本年倍数')

# 设置 y 轴刻度间隔为 0.1
plt.yticks(np.arange(min(df['上一年比本年倍数']), max(df['上一年比本年倍数'])+0.1, 0.1))

plt.show()

你可以根据需要调整刻度间隔大小。