这将在GUI中显示图形：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
plt.show()
但我如何将图形保存到文件（例如foo.png）中？
当前回答
其他答案是正确的。然而，我有时发现我想稍后打开地物对象。例如，我可能希望更改标签大小、添加网格或执行其他处理。在一个完美的世界里，我只需重新运行生成情节的代码，并调整设置。唉，世界并不完美。因此，除了保存为PDF或PNG外，我还添加了：
with open('some_file.pkl', "wb") as fp:
pickle.dump(fig, fp, protocol=4)
像这样，我可以稍后加载地物对象并根据需要操作设置。
我还为堆栈中的每个函数/方法编写了带有源代码和locals（）字典的堆栈，以便稍后可以确切地知道是什么生成了该图。
注意：要小心，因为有时这种方法会生成巨大的文件。
其他回答
根据问题Matplotlib（pyplot）savefig输出空白图像。
有一点需要注意：如果您使用plt.show，并且它应该在plt.savefig之后，否则您将给出一个空白图像。
详细示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def draw_result(lst_iter, lst_loss, lst_acc, title):
plt.plot(lst_iter, lst_loss, '-b', label='loss')
plt.plot(lst_iter, lst_acc, '-r', label='accuracy')
plt.xlabel("n iteration")
plt.legend(loc='upper left')
plt.title(title)
plt.savefig(title+".png") # should before plt.show method
plt.show()
def test_draw():
lst_iter = range(100)
lst_loss = [0.01 * i + 0.01 * i ** 2 for i in xrange(100)]
# lst_loss = np.random.randn(1, 100).reshape((100, ))
lst_acc = [0.01 * i - 0.01 * i ** 2 for i in xrange(100)]
# lst_acc = np.random.randn(1, 100).reshape((100, ))
draw_result(lst_iter, lst_loss, lst_acc, "sgd_method")
if __name__ == '__main__':
test_draw()
其他答案是正确的。然而，我有时发现我想稍后打开地物对象。例如，我可能希望更改标签大小、添加网格或执行其他处理。在一个完美的世界里，我只需重新运行生成情节的代码，并调整设置。唉，世界并不完美。因此，除了保存为PDF或PNG外，我还添加了：
with open('some_file.pkl', "wb") as fp:
pickle.dump(fig, fp, protocol=4)
像这样，我可以稍后加载地物对象并根据需要操作设置。
我还为堆栈中的每个函数/方法编写了带有源代码和locals（）字典的堆栈，以便稍后可以确切地知道是什么生成了该图。
注意：要小心，因为有时这种方法会生成巨大的文件。
如果您不喜欢“当前”数字的概念，请执行以下操作：
import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread("src.png")
mpimg.imsave("out.png", img)
解决方案是：
pylab.savefig('foo.png')
解决方案：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.style.use('ggplot')
ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts = ts.cumsum()
plt.figure()
ts.plot()
plt.savefig("foo.png", bbox_inches='tight')
如果您想显示图像并保存图像，请使用：
%matplotlib inline
之后导入matplotlib
