使用ylim()可能是实现您的目的的最佳方法:

xValues = list(range(10))
quads = [x** 2 for x in xValues]
plt.ylim(max(quads), 0)
plt.plot(xValues, quads)

将结果:

你也可以使用散点图的坐标轴对象所暴露的函数

scatter = plt.scatter(x, y)
ax = scatter.axes
ax.invert_xaxis()
ax.invert_yaxis()

DisplacedAussie的答案是正确的，但通常一个更短的方法只是反转问题中的单轴:

plt.scatter(x_arr, y_arr)
ax = plt.gca()
ax.set_ylim(ax.get_ylim()[::-1])

其中gca()函数返回当前的Axes实例，[::-1]反转列表。

使用matplotlib.pyplot.axis ()

轴([xmin, xmax, ymin, ymax])

所以你可以在结尾加上这样的话:

plt.axis([min(x_arr), max(x_arr), max(y_arr), 0])

尽管你可能想要在每一端填充，这样极端点就不会在边界上。

另一种类似于上述方法的方法是使用plt。以Ylim为例:

plt.ylim(max(y_array), min(y_array))

当我试图复合Y1和/或Y2上的多个数据集时，这种方法适用于我

如果您在pylab模式下使用ipython，那么

plt.gca().invert_yaxis()
show()

需要show()使其更新当前图形。