matplot 连续绘制两个图片，并为每一个图片添加title

要在 Matplotlib 中连续绘制多个图片，并为每个图片添加标题，可以使用 `set_title()` 方法为每个子图设置标题。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个 2 行 1 列的子图
fig, axs = plt.subplots(2, 1)

# 在第一个子图上绘制正弦函数
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
axs[0].plot(x, y)
axs[0].set_title("Sine Function")

# 在第二个子图上绘制余弦函数
y = np.cos(x)
axs[1].plot(x, y)
axs[1].set_title("Cosine Function")

# 调整子图之间的距离
fig.tight_layout()

# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们创建了一个包含两个子图的画布，并在第一个子图上绘制了正弦函数，为其添加了标题 "Sine Function"。然后，我们在第二个子图上绘制了余弦函数，并为其添加了标题 "Cosine Function"。最后，我们使用 `tight_layout()` 函数调整子图之间的距离，以便更好地展示图像。

相关问题

matplot 连续绘制两个图片，并为每一个图片添加title，xlabel和ylabel

要在 Matplotlib 中连续绘制多个图片，并为每个图片添加标题、x轴标签和y轴标签，可以使用 `set_title()`、`set_xlabel()` 和 `set_ylabel()` 方法为每个子图设置相应的属性。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个 2 行 1 列的子图
fig, axs = plt.subplots(2, 1)

# 在第一个子图上绘制正弦函数
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
axs[0].plot(x, y)
axs[0].set_title("Sine Function")
axs[0].set_xlabel("x")
axs[0].set_ylabel("y")

# 在第二个子图上绘制余弦函数
y = np.cos(x)
axs[1].plot(x, y)
axs[1].set_title("Cosine Function")
axs[1].set_xlabel("x")
axs[1].set_ylabel("y")

# 调整子图之间的距离
fig.tight_layout()

# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们创建了一个包含两个子图的画布，并在第一个子图上绘制了正弦函数，为其添加了标题 "Sine Function"，x轴标签 "x" 和 y轴标签 "y"。然后，我们在第二个子图上绘制了余弦函数，并为其添加了标题 "Cosine Function"，x轴标签 "x" 和 y轴标签 "y"。最后，我们使用 `tight_layout()` 函数调整子图之间的距离，以便更好地展示图像。

matplot 连续绘制两个图片

要在 Matplotlib 中连续绘制多个图片，可以使用 `subplots()` 函数来创建一个或多个子图，并在每个子图上绘制不同的图像。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个 2 行 1 列的子图
fig, axs = plt.subplots(2, 1)

# 在第一个子图上绘制正弦函数
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
axs[0].plot(x, y)

# 在第二个子图上绘制余弦函数
y = np.cos(x)
axs[1].plot(x, y)

# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们创建了一个包含两个子图的画布，并在第一个子图上绘制了正弦函数，第二个子图上绘制了余弦函数。最后，我们使用 `show()` 函数显示图像。如果要连续绘制更多的图片，可以按照类似的方法创建更多的子图，并在每个子图上绘制不同的图像。