python有如下坐标数据{(0,3), (1,4), (2,7), (3,6), (4,2), (5,8), (6,9)}; 请使用matploblib.pyplot分别用散点图、折线图、柱状图表示该组数据，并添加横纵坐标轴的标签

好的，我可以通过以下代码来实现你的要求：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义坐标数据
data = [(0,3), (1,4), (2,7), (3,6), (4,2), (5,8), (6,9)]

# 散点图
plt.scatter(*zip(*data))
plt.xlabel('x') # x轴标签
plt.ylabel('y') # y轴标签
plt.show()

# 折线图
plt.plot(*zip(*data))
plt.xlabel('x') # x轴标签
plt.ylabel('y') # y轴标签
plt.show()

# 柱状图
x, y = zip(*data)
plt.bar(x, y)
plt.xlabel('x') # x轴标签
plt.ylabel('y') # y轴标签
plt.show()

以上代码分别绘制了散点图、折线图、柱状图，并添加了横纵坐标轴的标签。你可以根据需要选择其中一种图形进行绘制。

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python修改y轴的坐标范围为0-1

可以使用 matplotlib 库中的 ylim() 函数来修改 y 轴的坐标范围为 -1。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [.2, .5, .8, .3, .9]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 修改 y 轴坐标范围为 -1
plt.ylim(, 1)

# 显示图像
plt.show()

python对已有的数据做Q-Q图，并使横纵坐标从0开始

好的，您可以使用Python中的SciPy库来对已有的数据做Q-Q图，并且从0开始设置横纵坐标。具体实现代码如下：

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据，作为样例
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 计算标准正态分布的分位数
quantiles = stats.norm.ppf(np.linspace(0.01, 0.99, 99))

# 对数据进行排序，并计算其分位数
sorted_data = np.sort(data)
quantile_levels = np.linspace(0.01, 0.99, 99)
sample_quantiles = np.quantile(sorted_data, quantile_levels)

# 绘制Q-Q图
plt.plot(sample_quantiles, quantiles)

# 设置横纵坐标的起始位置
plt.xlim([0, 4])
plt.ylim([0, 4])

# 显示图像
plt.show()

这段代码中，我们首先生成了一个样例数据，然后使用SciPy库中的norm函数计算了标准正态分布的分位数。接下来，使用numpy库中的sort函数对数据进行排序，并使用numpy库中的quantile函数计算了数据的分位数。最后，使用matplotlib库开发的plot函数绘制Q-Q图，并使用xlim和ylim函数设置横纵坐标的起始位置。当然，您可以将代码中的data替换成您自己的数据，以实现对您自己的数据做Q-Q图。