如何解决横纵坐标轴刻度不一致的问题

如题：如何解决横纵坐标轴刻度不一致的问题，让模型效果更加清晰可见呢

y_test_pre=model.predict(X_test)
plt.scatter(y_test_pre,y_test)
plt.title('真实值与预测值的对比图')
plt.xlabel('预测值')
plt.ylabel('真实值')
plt.show()

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

可以使用matplotlib中的axis方法来设置横纵坐标轴刻度范围，使它们一致。例如：

y_test_pre=model.predict(X_test)
plt.scatter(y_test_pre,y_test)
plt.title('真实值与预测值的对比图')
plt.xlabel('预测值')
plt.ylabel('真实值')
plt.axis('equal') # 设置横纵坐标轴刻度范围一致
plt.show()

其中，axis('equal')方法可以将横纵坐标轴刻度范围设置为一致，使得图形更加清晰可见。

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7476298
• 这篇博客你也可以参考下：【数据挖掘】期末考试备考复习宝典 （一文搞定，期末考试不再担忧）
• 除此之外, 这篇博客: 脉冲响应不变法将模拟滤波器转换成为数字滤波器的套路中的 实现 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 综上，脉冲时不变响应法设计IIR滤波器的matlab程序见附件

• 您还可以看一下 韦语洋（Lccee）老师的一机一码加密、被破解自动销毁随时授权回收升级系列视频课程课程中的 提交软件库说明与课程最后的提示小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  问题解答:

  问题标题: 如何解决横纵坐标轴刻度不一致的问题

  问题内容: 我的图表横纵坐标轴的刻度不同，导致模型效果不够清晰可见。请问如何处理这个问题？是否有简单易行的方法来解决这个问题？如果需要借助工具来调整，您能否介绍一下如何使用？谢谢！

  答：这个问题可以通过对图表进行调整来解决。具体方法如下：

  1. 打开绘图软件，如matplotlib等；

  2. 获取数据，在程序代码中添加数据源；

  3. 设置横纵坐标轴的刻度范围和步长，可以使用xticks和yticks等函数或者set_xlim/set_ylim函数来设置横纵坐标轴上的刻度范围和步长；

  4. 可以增加横纵坐标轴的标签，例如xlabel和ylabel等函数；

  5. 进行图表绘制，并根据需要制定不同的样式和格式。

  下面是一个例子：

  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  # 构造模拟数据
  x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
  y1 = np.sin(x)
  y2 = np.cos(x)
  
  # 计算矢量中的最小和最大值
  xmin, xmax = x.min(), x.max()
  y1min, y1max = y1.min(), y1.max()
  y2min, y2max = y2.min(), y2.max()
  
  # 设置横纵坐标轴刻度
  x_tick = np.around(np.linspace(xmin, xmax, 5), 2)
  y1_tick = np.around(np.linspace(y1min, y1max, 5), 2)
  y2_tick = np.around(np.linspace(y2min, y2max, 5), 2)
  
  # 绘图
  fig, ax1 = plt.subplots()
  
  ax1.plot(x, y1, 'r-', label = 'sin')
  ax1.set_xlabel('angle')
  ax1.set_ylabel('sin', color='r')
  ax1.tick_params('y', colors='r')
  ax1.set_xticks(x_tick)
  ax1.set_yticks(y1_tick)
  
  ax2 = ax1.twinx()
  ax2.plot(x, y2, 'b-', label = 'cos')
  ax2.set_ylabel('cos', color='b')
  ax2.tick_params('y', colors='b')
  ax2.set_yticks(y2_tick)
  
  plt.title('sin and cos')
  plt.legend(loc='upper left')
  plt.show()
  

  通过这个例子，我们可以将x，y1和y2传递给plot函数来绘制曲线，使用set_xticks和set_yticks来设置坐标轴刻度。我们还使用set_xlabel和set_ylabel函数为坐标轴添加标签。最后，使用legend函数生成图例，并使用show函数显示图表。

  如果需要更多关于图表调整的资料，可以参考官方文档。