改进代码：wb=xlrd.open_workbook("粮食产量与化肥施用量.xls") sheet=sheet=wb.sheet_by_index(0) col1 = sheet.col_values(1) col2 = sheet.col_values(2) a=np.array(col1[1:],dtype=float) b=np.array(col2[1:],dtype=float) c=[] for i in range(len(b)): if(b[i]>40000): c.append('blue') else: c.append('red') plt.xlabel('化肥施用量',fontsize=16) plt.ylabel('粮食产量',fontsize=16) plt.scatter(a,b,color=c,s=20) plt.show()

这个代码已经进行了一些改进，但是还可以进一步优化。下面是一些建议：

1. 建议将导入模块的语句放在代码的开头。

2. 建议使用更加简洁的变量名，例如将 col1 和 col2 改为 x 和 y。

3. 建议使用 numpy 中的 loadtxt 函数来读取数据，这样可以更加高效地读取数据。

4. 建议使用列表解析式来生成颜色列表 c，这样可以减少代码量。

5. 建议使用更加明确的参数名，例如将 s 改为 marker_size。

6. 建议使用 plt.tight_layout() 函数来自动调整图像布局，使得图像更加美观。

下面是一个改进后的代码示例：

import xlrd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = np.loadtxt("粮食产量与化肥施用量.xls", skiprows=1, usecols=(1, 2))
x, y = data[:, 0], data[:, 1]

# 设置颜色
colors = ["blue" if yi > 40000 else "red" for yi in y]

# 绘制图形
plt.scatter(x, y, c=colors, s=20)
plt.xlabel("化肥施用量", fontsize=16)
plt.ylabel("粮食产量", fontsize=16)
plt.title("粮食产量与化肥施用量关系散点图", fontsize=18)
plt.tight_layout()
plt.show()

这个代码示例中，我们使用了 numpy 中的 loadtxt 函数来读取数据，使用列表解析式来生成颜色列表，使用了更加明确的参数名，使用了 plt.tight_layout() 函数来自动调整图像布局，使得图像更加美观。