但是实际的Y数据没有跟着变？

是的，你说得对。因为我们只是修改了坐标轴的范围，而没有修改数据的值，所以 Y 数据没有跟着变。如果要将 Y 数据与坐标轴范围相对应，需要对 Y 数据进行转换。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些样本数据
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]

# 计算 y 数据相对于新坐标轴范围的值
new_y = [max(y) - i for i in y]

# 绘制散点图，并设置 x 轴和 y 轴的范围
plt.scatter(x, new_y)
plt.xlim(0, max(x)*1.2)
plt.ylim(max(y)*1.2, 0)

# 将 y 轴反向
plt.gca().invert_yaxis()

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们先计算了 Y 数据相对于新坐标轴范围的值（即将最大值作为新坐标轴的0点，然后用最大值减去每个数据点的值），然后绘制了散点图。由于我们将 Y 轴反向，所以需要使用 `plt.gca().invert_yaxis()` 将 Y 轴反向。最后，我们显示了图像。

这样，图像的原点就会位于左上角，并且 Y 数据也跟着变化了。

相关问题

怎样将数据data中Y随机挑选157行？请告诉R代码。

可以使用sample函数来随机挑选数据，具体代码如下:

idx <- sample(1:nrow(data), 157, replace = FALSE)
Y_new <- data[idx, "Y"]

其中，`nrow(data)` 表示数据 data 的行数，`replace = FALSE` 表示不放回抽样，即一个样本只能被选中一次。挑选 157 行后，将结果保存到 Y_new 中。

echarts折线图实际数据7，y轴最高值已达到40

根据引用\[2\]中提到的dataInterval，每个echarts对象的dataInterval可能不一样。如果你的echarts折线图实际数据是7，且y轴最高值已达到40，那么你可以根据实际数据和需求来设置y轴的最高值。根据你提供的信息，你可以将y轴的最高值设置为40或稍微大于40，以确保数据能够完整显示在图表中。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [echarts 折线图 设置y轴最小刻度_手把手教你玩转echarts(二)折线图](https://blog.csdn.net/weixin_39717692/article/details/110215225)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [echarts 折线图y轴数据相差巨大的解决方案](https://blog.csdn.net/cai_niao5623/article/details/125394119)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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