在Python中，如果你想批量打印（或绘制）多个数据集的图形，你可以使用诸如matplotlib这样的库来实现。这里是一个简单的例子，假设你有一个包含多个数据集的列表，并且你想为每个数据集生成一个图形。我们将使用matplotlib的`batchplot`功能来批量处理。这是一个简单的示例代码：

首先，确保你已经安装了matplotlib库。如果没有安装，你可以使用pip来安装：

```bash

pip install matplotlib

```

然后你可以使用以下Python代码批量打印多个数据集：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np # 为了创建随机数据集作为示例

import os # 为了关闭图形窗口（如果需要）

# 创建一些随机数据集作为示例

datasets = [np.random.rand(10, 5) for _ in range(5)] # 创建五个随机数据集，每个数据集包含十个元素和五个维度

titles = ["Dataset " + str(i) for i in range(len(datasets))] # 创建对应的标题列表

labels = ["Feature " + str(j) for j in range(len(datasets[0]))] # 创建对应的标签列表（特征名称）

# 使用matplotlib的batchplot功能批量打印数据集

plt.batchplot(datasets, titles=titles, labels=labels) # 默认会生成一个图形窗口内的多个子图来展示每个数据集

plt.show() # 显示图形窗口

os._exit(0) # 关闭图形窗口（仅在GUI环境下有效）注意在某些IDE环境中，例如PyCharm和Jupyter notebook，这一步可能无法成功关闭图形窗口，但可以将控制流关闭以避免程序持续运行并保持图形窗口打开状态。如果你想完全关闭图形窗口并退出程序，可能需要手动关闭窗口并结束进程。如果你的程序在一个没有图形界面的环境中运行（例如命令行界面），那么这一步通常不需要。如果你正在使用Jupyter notebook或其他交互式环境，你可能需要找到其他方法来关闭图形窗口或退出程序。在某些情况下，可能需要重新启动内核或重启整个环境以完全关闭图形窗口并释放资源。如果你使用的是特定的IDE或环境，请查阅相关文档以获取更具体的解决方案。如果你的程序在一个没有图形界面的环境中运行（例如服务器），你可能不需要关闭图形窗口的步骤。你可能需要使用其他方法来清理你的资源，这取决于你的特定环境和设置。在一些情况下，这可能涉及到运行适当的清理脚本或代码段来完成资源的清理工作。如果你在构建复杂的应用程序或大型项目时遇到问题，可能需要查阅相关文档或寻求专业的帮助来解决这些问题。