解释下这段代码plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.xticks(rotation=40) plt.scatter(info['地区'].head(20),info['死亡人数'].head(20)) plt.title("前二十地区死亡人数散点图", fontsize=14) plt.show()

这段代码使用了 Python 的数据可视化库 Matplotlib 来绘制散点图。具体解释如下：

- `plt.figure(figsize=(10, 10))`：创建一个大小为 10x10 的绘图窗口，用于展示后面的散点图。
- `plt.xticks(rotation=40)`：旋转 x 轴刻度标签 40 度，使其更易于阅读。
- `plt.scatter(info['地区'].head(20),info['死亡人数'].head(20))`：绘制散点图，x 轴使用前 20 个地区的名称，y 轴使用前 20 个地区的死亡人数。
- `plt.title("前二十地区死亡人数散点图", fontsize=14)`：设置图表的标题为 "前二十地区死亡人数散点图"，字体大小为 14。
- `plt.show()`：展示绘制好的散点图。

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解释这行代码plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(Xi, Yi, color='red', label='Sample data', linewidth=2)

这行代码使用了 matplotlib 库来创建一个新的图形对象，并设置其尺寸为 8x6 英寸。

接下来，代码调用 scatter 函数来绘制散点图。参数 Xi 和 Yi 分别是数据点的 x 坐标和 y 坐标。color 参数设置散点的颜色为红色，label 参数设置散点图的图例标签为 "Sample data"，linewidth 参数设置散点的边界线宽度为 2。

这行代码的目的是在新创建的图形对象中绘制一个散点图，以可视化样本数据。

请举例利用plt.figure(figsize=(8,6))与plt. figure(figsize =(10,6))绘制子图，第一个是散点图，第二个为虚线形图，不同框，不同颜色.

在Python的matplotlib库中，你可以通过创建多个`Figure`对象并在其中添加`Axes`来制作子图。`figsize`参数用于设定图形的尺寸。下面是一个例子，展示如何使用`plt.figure(figsize=...)`创建两个不同大小的子图，一个用于散点图，另一个用于虚线图，并调整他们的样式。

首先，导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

然后创建两个不同的`Figure`对象：

fig1 = plt.figure(figsize=(8, 6))  # 创建第一个子图，宽8英寸，高6英寸
fig2 = plt.figure(figsize=(10, 6))  # 创建第二个稍大的子图，宽10英寸，高6英寸

接下来，为每个子图添加不同的内容：

# 散点图
ax1 = fig1.add_subplot(1, 2, 1)  # 第一行，第二个子图（共两部分）
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x ** 2
ax1.scatter(x, y, c='blue')  # 创建散点图，蓝色表示
ax1.set_title('Scatter plot in Figure 1')

# 虚线图
ax2 = fig2.add_subplot(1, 2, 2)  # 同样在第一行，第二个子图
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
ax2.plot(x, y, linestyle='--', color='red')  # 虚线图，红色表示
ax2.set_title('Dashed line plot in Figure 2')

# 显示图形
plt.tight_layout()  # 确保子图之间的间距适当
plt.show()

在这个例子中，我们首先在每个`figure`里创建了一个子图，然后在子图上分别绘制了散点图和虚线图，设置了不同的颜色和线条样式。`tight_layout()`函数有助于保持子图之间的美观间距。