某图书馆读者借阅记录，有读者号（uid）、图书号（bid）、图书标题（title）和借阅日期（date）四个列。 3.绘制某一年月借阅总量的年度变化 4.绘制所有年份的月借阅总量的年度变化 ★ 5.绘制所有年份的月借阅总量的年度变化-增加标题 ★

感谢您提供的更多上下文信息。针对您的问题，可以用Python中的Pandas和Matplotlib库实现可视化。

首先，我们需要读取借阅记录的数据，并将借阅日期转换为Pandas的日期类型。代码如下：

import pandas as pd

# 读取借阅记录数据
df = pd.read_csv('borrow_records.csv')

# 将借阅日期转换为Pandas的日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

接下来，我们可以根据需要绘制某一年月借阅总量的年度变化、所有年份的月借阅总量的年度变化和所有年份的月借阅总量的年度变化（增加标题）。

绘制某一年月借阅总量的年度变化：

import matplotlib.pyplot as plt

# 指定绘图的年份和月份
year = 2020
month = 6

# 根据年份和月份筛选数据
df_year_month = df[(df['date'].dt.year == year) & (df['date'].dt.month == month)]

# 按日期分组并计算每天的借阅总量
df_year_month = df_year_month.groupby(df_year_month['date'].dt.date)['uid'].count().reset_index()

# 绘制折线图
plt.plot(df_year_month['date'], df_year_month['uid'])

# 设置图形的标题和横纵坐标标签
plt.title(f'{year}年{month}月借阅总量')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('借阅总量')

# 显示图形
plt.show()

绘制所有年份的月借阅总量的年度变化：

# 按年份和月份分组并计算每月的借阅总量
df_year_month = df.groupby([df['date'].dt.year.rename('year'), df['date'].dt.month.rename('month')])['uid'].count().reset_index()

# 绘制折线图
plt.plot(df_year_month['month'], df_year_month['uid'])

# 设置图形的标题和横纵坐标标签
plt.title('所有年份的月借阅总量')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('借阅总量')

# 显示图形
plt.show()

绘制所有年份的月借阅总量的年度变化（增加标题）：

# 绘制折线图
plt.plot(df_year_month['month'], df_year_month['uid'])

# 设置图形的标题和横纵坐标标签
plt.title('所有年份的月借阅总量')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('借阅总量')

# 增加标题
plt.suptitle('图书馆月借阅总量')

# 显示图形
plt.show()

以上就是绘制某一年月借阅总量的年度变化、所有年份的月借阅总量的年度变化和所有年份的月借阅总量的年度变化（增加标题）的Python代码。