您遇到的问题似乎是您将y_test和y_pred混合到一个“plot”中（这里的意思是scatter()函数）
使用scatter()或plot()函数（您也混淆了），第一个参数是x轴上的坐标，第二个参数是y轴上的坐标。
所以1.）你需要一个scatter()只有y_test，然后一个只有y_pred。要做到这一点，你2.）需要有2D数据，或者在你的情况下，只是使用range()功能为x轴使用索引。
下面是一些随机数据的代码，可以让你开始：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plotGraph(y_test,y_pred,regressorName):
    if max(y_test) >= max(y_pred):
        my_range = int(max(y_test))
    else:
        my_range = int(max(y_pred))
    plt.scatter(range(len(y_test)), y_test, color='blue')
    plt.scatter(range(len(y_pred)), y_pred, color='red')
    plt.title(regressorName)
    plt.show()
    return

y_test = range(10)
y_pred = np.random.randint(0, 10, 10)

plotGraph(y_test, y_pred, "test")

这将给予如下内容：

您正在绘制x轴上的y_test和y轴上的y_pred。您希望在x轴上有一个公共数据点，而y_test和y_pred都在Y轴上。下面的代码片段将帮助您实现这一点。（其中true_value和predicted_value是要绘制的列表，common是用作公共x轴的列表。）

fig = plt.figure()
    a1 = fig.add_axes([0,0,1,1])
    x = common
    a1.plot(x,true_value, 'ro')
    a1.set_ylabel('Actual')
    a2 = a1.twinx()
    a2.plot(x, predicted_value,'o')
    a2.set_ylabel('Predicted')
    fig.legend(labels = ('Actual','Predicted'),loc='upper left')
    plt.show()

我不能模拟你的代码，但我已经看到了一些点在第一眼。首先，在你想要的图形中的数据点是规范化的。你需要除以col中的所有数据点的最大值，这列。
您还应该检查文档中的图例功能，以添加像您想要的图形那样的图例。

在matplotlib中（从代码中我假设你正在使用它）documentation有一个matplotlib.pyplot.scatter函数的信息，前两个参数是：

x，y：float或array-like，shape（n，）

数据位置。
因此，对于您的应用程序，您需要在同一个图形上绘制两个散点图-使用matplotlib.pyplot.scatter两次。首先将y_test作为y和color='red'，然后将y_pred作为y和color='blue'
不幸的是，您没有提供y_test和y_pred的x值，但是您还需要这些信息来在plt.scatter函数调用中定义x。
绘制两个散点图有点棘手，正如this answer所说，它需要引用Axes对象。例如（如答案所示）：

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(100)
y = range(100,200)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.scatter(x[:4], y[:4], s=10, c='b', marker="s", label='first')
ax1.scatter(x[40:],y[40:], s=10, c='r', marker="o", label='second')

查看matplotlib文档和上面提到的答案以了解更多细节。