data=np.array([[126743,29012,88910,8821], [127627,28716,89849,9062], [128453,28774,90302,9377], [129227,28559,90976,9692], [129988,27947,92184,9857], [130756,26504,94197,10055], [131448,25961,95068,10419], [131129,25660,95833,10636], [132802,25166,96680,10956]]) box1_labels=['年末人口','0-14岁人口','15-64岁人口','65岁及以上人口']绘制散点图

好的，我理解了你的问题。为了绘制散点图，需要使用 Matplotlib 库。你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，需要导入 NumPy 和 Matplotlib 库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 接下来，定义数据和标签：

data = np.array([[126743,29012,88910,8821],
                 [127627,28716,89849,9062],
                 [128453,28774,90302,9377],
                 [129227,28559,90976,9692],
                 [129988,27947,92184,9857],
                 [130756,26504,94197,10055],
                 [131448,25961,95068,10419],
                 [131129,25660,95833,10636],
                 [132802,25166,96680,10956]])
                 
box1_labels = ['年末人口','0-14岁人口','15-64岁人口','65岁及以上人口']

3. 然后，创建一个画布和一个子图：

fig, ax = plt.subplots()

4. 接下来，使用 scatter() 函数绘制散点图：

for i in range(len(box1_labels)):
    ax.scatter(data[:,i], np.zeros(len(data)), label=box1_labels[i])

ax.legend()
plt.show()

这将绘制出一个散点图，其中每个散点代表一个数据点，横坐标表示数据的值，纵坐标都为0。不同颜色的散点代表不同的数据列，标签表示每列数据的名称。