1.叙述pandas和Matplotib绘图工具之间的关系。如何在绘图中综合使用两种工具的绘图函数，达到既快速绘图又可精细化设置图元的目标。 2.2012- 2020 年我国人均可支配收入 (单位:万元)为[.47, 1.62, 1.78, 1.94，2.38,2.60,2.82, 3.07, 3.21]。按照要求绘制以下图形。 (1)模仿例4-1和例4-3,绘制人均可支配收入折线图(效果如图4-6所示)。数据点用小矩形标记、黑色虚线，并用注解标出最高点，图标题为“Income",设置坐标轴标题，最后将图形保存为jpg文件。

1. pandas和Matplotlib是两种常用于数据分析和可视化的Python库。pandas提供了数据处理和清洗的功能，而Matplotlib则提供了强大的绘图工具。两者可以结合使用，使用pandas读取和处理数据，然后使用Matplotlib绘制图形。

要综合使用两种工具的绘图函数，可以先使用pandas的plot函数绘制基本图形，然后使用Matplotlib中的函数进行进一步的设置和调整。例如，可以使用pandas的plot函数绘制出基本的折线图，然后使用Matplotlib的函数设置标题、坐标轴标签、数据点的标记和线型等。具体的函数可以根据需要进行选择和调整。

2. 以下是绘制人均可支配收入折线图的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数据
income = [.47, 1.62, 1.78, 1.94, 2.38, 2.60, 2.82, 3.07, 3.21]
years = range(2012, 2021)

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({"income": income}, index=years)

# 绘制折线图
ax = df.plot(kind="line", style="s--", title="Income", grid=True, legend=False)
ax.set_xlabel("Year")
ax.set_ylabel("Income (10,000 yuan)")

# 添加数据点标记和注解
max_income = df["income"].max()
max_index = df["income"].idxmax()
ax.plot(max_index, max_income, "ks")
ax.annotate(f"Max income: {max_income:.2f}", xy=(max_index, max_income),
            xytext=(max_index, max_income + 0.2),
            arrowprops=dict(facecolor="black", shrink=0.05))

# 保存图形
plt.savefig("income.jpg")
plt.show()

运行代码后，会生成一个名为“income.jpg”的图像文件，它的效果类似于图4-6。其中，折线图使用小矩形标记，线型为黑色虚线。最高点使用黑色方块标记，并在图中添加注解。图形的标题为“Income”，横轴和纵轴分别为“Year”和“Income (10,000 yuan)”。