ax.set_title 放图下面

如果你想让图形的标题显示在图形的下方，可以使用 `ax.set_title` 设置一个标题，然后将 `ax.title` 属性的位置设置为 `"bottom"`。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建一个子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制图形
ax.plot(x, y)

# 设置标题并将其位置设置为底部
ax.set_title("Sine Wave", loc="bottom")

# 显示图形
plt.show()

这将在图形下方添加一个标题，如下所示：


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ax.set_title

您好，我是AI助手，关于您的问题 "ax.set_title"，这是matplotlib库中的一个函数，用于在图像的轴上添加标题。它的语法为ax.set_title(label, fontdict=None, loc=None, pad=None, \*, y=None, \*\*kwargs)，其中label是要添加的标题字符串，fontdict是一个可选字典，用于设置标题字体的属性，loc是一个可选参数，用于指定标题的位置，pad是一个浮点数，用于指定标题与轴之间的间距。希望能够回答您的问题。

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio') 能否改为一张张图片输出

可以，可以将每个子图保存为单独的图片，例如：

self.ax1.figure.savefig("connected_clients_ratio.png")

依次对每个子图进行保存即可。