在Python的数据可视化库matplotlib中，`plt.figure()` 是一个用于创建新的图形窗口（或称为画布）的函数。当你想要在同一脚本中创建多个图形时，这个函数非常有用。每一个新的图形窗口都是独立的，并且有自己的坐标系。使用 `plt.figure()` 可以为每个图形提供特定的编号或名称。如果未指定编号或名称，matplotlib会生成一个默认的新窗口编号。当你创建了新的图形窗口后，可以通过调用特定的图形编号来在新的窗口中绘图或进行操作。这在创建子图（subplots）或进行多图比较时特别有用。下面是一个简单的例子来说明其用法：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建第一个图形窗口，默认为第一个窗口（编号为第一个数字）
plt.figure(1) # 可以省略编号，默认为自动编号的下一个数字
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) # 在第一个图形窗口中绘制简单的折线图
plt.title('第一幅图') # 设置图形的标题
plt.xlabel('X轴标签') # 设置X轴标签
plt.ylabel('Y轴标签') # 设置Y轴标签
plt.grid(True) # 显示网格线
plt.show() # 显示图形窗口
# 创建第二个图形窗口，编号为第二个数字（第二个窗口）
plt.figure(2) # 或者使用名称如plt.figure('第二个图形窗口')来命名图形窗口
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 30, 40]) # 在第二个图形窗口中绘制不同的折线图内容
plt.title('第二幅图') # 设置第二幅图的标题等属性可以不同，也可以省略重复设置的部分操作进行自定义操作，就像绘制第一个图一样进行操作和配置，在独立的画布中进行绘制的优势就在于此。如果你继续绘图并且需要使用新的figure或者添加新的subplot的话就会看到明显的差异，这将允许你非常灵活地对不同数据和绘图内容使用独立的绘图配置和操作进行管理。可以通过增加不同的子图区域或者布局来进行多图的组合显示和管理等不同的可视化操作方式。这个强大的工具是数据可视化分析和报告展示的重要部分之一。你可以在创建的每个figure中使用各种子图布局来更好地组织和展示你的数据。记得使用`plt.show()`来显示所有的图形窗口内容以便于观察和理解绘图结果和效果。这样可以清晰地展示不同图形之间的差异和联系，以及分析数据之间的关联性。在使用`plt.figure()`函数时，你还可以使用其他参数来定制图形的外观和行为，例如设置大小、DPI等。通过合理使用这些功能，你可以创建出复杂而富有表现力的可视化作品。在数据分析、科学计算和可视化的工作中，掌握matplotlib是非常有用的技能之一。