1.根据VADeaths数据集，绘制城镇居民与农村居民死亡人数占比情况的饼图，添加标题及图例说明。 2.将第1题的结果保存为PNG文件格式，并存储到当前工作目录下。 3.在同一画布上绘制iris数据集的两两属性之间的散点图。

首先，让我们来解释一下如何完成这三个步骤：

1. **创建饼图**:
要根据VADeaths数据集绘制城镇和农村居民死亡人数占比的饼图，你需要首先加载数据，例如使用Python的pandas库。假设`data`是包含城镇和农村死亡人数的DataFrame：

   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # 加载数据
   df = pd.read_csv('VADeaths.csv')  # 假设CSV文件名

   # 计算比例并创建饼图
   deaths_by_location = df['Location'].value_counts(normalize=True)
   labels = ['城镇', '农村']
   sizes = deaths_by_location.values
   fig1, ax1 = plt.subplots()
   ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
   ax1.axis('equal')  # 保持圆形
   ax1.set_title('城镇与农村居民死亡人数占比')
   ax1.legend(labels, loc='upper right')  # 图例位置

2. **保存为PNG**:
创建完饼图后，可以将其保存为PNG格式：

   plt.savefig('town_village_deaths_pie.png', dpi=300)  # 存储在当前工作目录

3. **绘制Iris散点图**:
对于Iris数据集（鸢尾花数据集），我们可以选择两个变量来展示它们的散点图，例如花瓣长度和宽度。同样使用matplotlib：

   from sklearn.datasets import load_iris
   iris = load_iris()
   
   # 取前两列数据，分别作为x轴和y轴
   data = iris.data[:, :2]
   species = iris.target
   colors = {0: 'blue', 1: 'green', 2: 'red'}  # 鸢尾的不同颜色标记

   fig2, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
   for i, (ax, species_i) in enumerate(zip(axs, [0, 1])):
       ax.scatter(data[species == species_i, 0], data[species == species_i, 1],
                  c=[colors[j] for j in species[species == species_i]], alpha=0.8)
       ax.set_xlabel(f'Petal Length ({iris.feature_names[i + 1]})')
       ax.set_ylabel(f'Petal Width ({iris.feature_names[i + 2]}))')
       ax.set_title(f'Species {i + 1}')

这样就得到了两对Iris属性间的散点图。