如果您有一个变量，您将其视为“解释性”，而将另一个变量视为正在解释的事物，那么一个（非常常见的）约定是将解释变量放在 x 轴上，将由它解释的事物放在 y-轴。

因此，例如，您可能将识字率和死亡率之间的关系视为潜在的因果关系（因此，可以清楚地解释），因为更高的识字率可能会导致更低的死亡率。

在这种情况下，通常将死亡率放在 y 轴上，将识字率放在 x 轴上。

但也可以反过来设想它们（婴儿死亡率高可能会影响识字率），或者两者都不能解释另一个。

在某些情况下，如果一个变量是“固定的”而另一个是“随机的”，则更常见的约定是随机变量倾向于在绘图的 y 轴上。

在某些领域，惯例可能倾向于颠倒过来；这简直是​​最普遍的。

任何 xy 散点图仅与最终用户相关（几乎如 whuber所说）。通常，x 轴是变量（原因），y 轴是响应（效果）。在您的情况下，我建议识字率是影响婴儿死亡率的变量，因此我会将识字率放在 X 上，将死亡率放在 Y 上。

自变量在 x 轴上（你正在改变的东西） 因变量在 y 轴上（你正在测量的东西）