# 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() 需要改成同一个色系比如蓝色，密度大的地方用深蓝

可以将 `cmap` 参数设置为一个固定的颜色，比如 `'Blues'`，然后再设置 `alpha` 参数控制颜色的深浅。

下面是修改后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

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()

这样，散点图的颜色就会固定为蓝色，而密度大的地方颜色会更深。你可以根据需要调整 `alpha` 参数来控制颜色的深浅程度。