import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ax=[]   #保存图1数据
ay=[]
bx=[]   #保存图2数据
by=[]
num=0   #计数
plt.ion()    # 开启一个画图的窗口进入交互模式，用于实时更新数据
# plt.rcParams['savefig.dpi'] = 200 #图片像素
# plt.rcParams['figure.dpi'] = 200 #分辨率
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 10)        # 图像显示大小
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   #防止中文标签乱码，还有通过导入字体文件的方法
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 0.5   #设置曲线线条宽度
while num<100:
    plt.clf()    #清除刷新前的图表，防止数据量过大消耗内存
    plt.suptitle("总标题",fontsize=30)             #添加总标题，并设置文字大小
    g1=np.random.random()  #生成随机数画图
	#图表1
    ax.append(num)      #追加x坐标值
    ay.append(g1)       #追加y坐标值
    agraphic=plt.subplot(2,1,1)
    agraphic.set_title('子图表标题1')      #添加子标题
    agraphic.set_xlabel('x轴',fontsize=10)   #添加轴标签
    agraphic.set_ylabel('y轴', fontsize=20)
    plt.plot(ax,ay,'g-')                #等于agraghic.plot(ax,ay,'g-')
	#图表2
    bx.append(num)
    by.append(g1)
    bgraghic=plt.subplot(2, 1, 2)
    bgraghic.set_title('子图表标题2')
    bgraghic.plot(bx,by,'r^')

    plt.pause(0.4)     #设置暂停时间，太快图表无法正常显示
    if num == 15:
        plt.savefig('picture.png', dpi=300)  # 设置保存图片的分辨率
        #break
    num=num+1

plt.ioff()       # 关闭画图的窗口