使用seaborn写一个读取文件的代码，复杂一点，并且绘制散点图和热带图，并且给每行代码解释含义

以下是一个使用Seaborn绘制散点图和热力图的代码，包括读取文件和数据预处理的步骤：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理，假设需要将x和y列进行标准化处理
data['x'] = (data['x'] - data['x'].mean()) / data['x'].std()
data['y'] = (data['y'] - data['y'].mean()) / data['y'].std()

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=data)

# 绘制热力图
sns.heatmap(data.corr(), cmap='coolwarm')

# 显示图形
plt.show()

代码解释：

1. `import pandas as pd`：导入Pandas库，用于数据读取和预处理。
2. `import seaborn as sns`：导入Seaborn库，用于数据可视化。
3. `import matplotlib.pyplot as plt`：导入Matplotlib库，用于图形显示。
4. `data = pd.read_csv('data.csv')`：读取CSV格式的数据文件，存储在名为`data`的DataFrame对象中。
5. `data['x'] = (data['x'] - data['x'].mean()) / data['x'].std()`：对列名为`x`的数据进行标准化处理，即将数据减去均值并除以标准差。
6. `data['y'] = (data['y'] - data['y'].mean()) / data['y'].std()`：对列名为`y`的数据进行标准化处理，同上。
7. `sns.scatterplot(x='x', y='y', data=data)`：使用Seaborn绘制散点图，横轴为列名为`x`的数据，纵轴为列名为`y`的数据，数据来源为`data`。
8. `sns.heatmap(data.corr(), cmap='coolwarm')`：使用Seaborn绘制热力图，展示数据之间的相关性。`data.corr()`计算数据列之间的相关系数，`cmap='coolwarm'`指定使用颜色映射方案。
9. `plt.show()`：显示图形。