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。 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，我们来绘制基于VADeaths数据集的城镇和农村居民死亡人数占比饼图：

1. 首先，你需要加载VADeaths数据集，假设它是CSV或Excel格式的数据，你可以使用如read.csv或read_excel函数读取。然后筛选出城镇和农村居民的数据，计算各自死亡人数，最后用`pie`函数创建饼图。这里需要明确城镇和农村的分类变量名，比如"Municipal"和"Rural"。饼图标题可以设置为"城镇与农村居民死亡人数比例"，图例则应解释每个部分代表的是哪一类居民。

# 假设数据集名为vad_deaths，城镇和农村的列名分别为Municipal 和 Rural
deaths <- read.csv("vad_deaths.csv") # 替换为实际路径
urban_death <- sum(deaths$Municipal)
rural_death <- sum(deaths$Rural)
prop <- c(urban_death, rural_death) / sum(prop)
pie(prop, labels = c("城镇", "农村"), main = "城镇与农村居民死亡人数比例", col = c("#007BFF", "#E69F00"), legend.position = "bottom")

2. 要将此图保存为PNG格式，可以使用`png`函数指定文件名和位置，然后关闭PNG设备。假设保存为`death_pie.png`：

png("death_pie.png", width = 800, height = 600)
# 绘制饼图
dev.off()

接下来，我们绘制Iris数据集的两两属性之间的散点图：

3. 使用`ggplot2`包，假设数据集名为`iris`，我们选择两个连续变量（如Sepal.Length和Petal.Length）绘制散点图。同样，我们需要明确列名，如`Sepal.Length`和`Petal.Length`：

library(ggplot2)
scatter_plot <- ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) +
  geom_point() +
  labs(title = "Iris数据集 Sepal.Length vs Petal.Length 散点图", x = "花萼长度", y = "花瓣长度")

# 将图保存为PNG
scatter_plot_gg <- ggsave("iris_scatter.png", plot = scatter_plot, format = "png", path = ".", device = "png")

以上操作假设了数据集已预处理好并且列名正确。在实际操作中，记得替换相应的数据文件路径和列名。