给出一个python代码，其绘制了一个坐标图，纵坐标刻度为[30, 40, 110, 120, 130, 140, 460, 470]，而且给出的刻度[30, 40, 110, 120, 130, 140, 460, 470]是均匀分布

好的，以下是一个绘制坐标图的 Python 代码，使用了 Matplotlib 库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置纵坐标刻度
y_ticks = [30, 40, 110, 120, 130, 140, 460, 470]

# 生成横坐标数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)

# 生成纵坐标数据
y = np.random.randint(30, 470, size=len(x))

# 绘制坐标图
fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, y)

# 设置纵坐标刻度
ax.set_yticks(y_ticks)

plt.show()

这个代码会生成一个随机的折线图，纵坐标刻度为 `[30, 40, 110, 120, 130, 140, 460, 470]`。你可以将 `y` 数据替换为你需要绘制的数据，然后运行代码即可得到相应的坐标图。

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python绘制散点图时一个横坐标对应多个纵坐标怎么办

在Python中，如果你想要在一个散点图中显示每个横坐标对应多个纵坐标的数据，你可以使用pandas库结合matplotlib进行操作。首先，你需要将数据整理成DataFrame格式，其中每一行代表一个横坐标值，一列或多列代表不同的纵坐标值。

例如，假设你有一个名为df的DataFrame，其中x轴是一个名为'time'的列，y轴有多个对应的列如'y1', 'y2', 'y3'：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设这是你的数据
data = {
    'time': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y1': [10, 20, 30, 40, 50],
    'y2': [60, 70, 80, 90, 100],
    'y3': [15, 25, 35, 45, 55]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建散点图，设置'y'轴为多重刻度
plt.scatter(df['time'], df[['y1', 'y2', 'y3']])
plt.xticks(df['time'])
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('值')
for i, (name, y_data) in enumerate(df.items()):
    if name != 'time':
        plt.plot([], [] , label=name)
        plt.legend()
        
plt.show()

在这个例子中，我们使用了`plt.scatter()`画出散点图，然后通过`plt.plot()`和`plt.legend()`添加了额外纵坐标的标签。`plt.xticks()`用于设置x轴标签，`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`定义标题。

python用semilog画对数图，纵坐标刻度重叠

在Python中，如果你想要创建一个对数图，特别是在Matplotlib库中，可以使用`semilogy()`函数来绘制线图，并通过调整轴的范围或设置`yaxis.set_major_formatter()`来控制纵坐标刻度的显示，防止它们重叠。

下面是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.logspace(0, 4, 100)  # 对数分布的数据
y = x ** 2  # 比如这是一个二次增长的数据

# 创建图形并绘制对数图
plt.figure()
plt.semilogy(x, y, label='Logarithmic scale')  # 使用semilogy函数

# 设置纵坐标为对数刻度，但只显示部分刻度，避免重叠
ax = plt.gca()  # 获取当前图形的坐标轴
formatter = ticker.LogFormatterSciNotation(base=10)
formatter.locmin = None  # 不显示最小值刻度
formatter.locmax = 6  # 只显示小于6的数值刻度
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)

# 添加图例和其他元素
plt.legend()
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis (log scale)')
plt.title('Example of log plot with overlapping labels avoided')

# 显示图形
plt.show()