要创建具有不同时间尺度的时间序列图，可以使用Matplotlib库中的日期轴和格式化工具。下面是一个示例代码，演示如何创建具有不同时间尺度的时间序列图：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.dates as mdates
# 生成一些日期数据
dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=100)
values = np.random.rand(100)
# 创建一个图表
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dates, values)
# 设置x轴的时间尺度
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %Y'))
# 添加网格线
ax.grid(True)
# 添加标题和标签
plt.title('Time Series Plot with Different Time Scales')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.show()
在这个示例中，首先生成了一些随机的时间序列数据。然后创建了一个图表，并使用mdates.MonthLocator()设置了x轴的主要刻度为月份，使用mdates.DateFormatter('%b %Y')设置了x轴的日期格式为缩写的月份和年份。最后添加了网格线、标题和标签，并显示了图表。
通过使用不同的mdates函数和DateFormatter中的格式化字符串，可以根据需要创建具有不同时间尺度的时间序列图。