使用plot（）和其他函数创建所需的内容后，可以使用如下子句在绘制到屏幕或文件之间进行选择：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(4, 5))       # size in inches
# use plot(), etc. to create your plot.

# Pick one of the following lines to uncomment
# save_file = None
# save_file = os.path.join(your_directory, your_file_name)  

if save_file:
    plt.savefig(save_file)
    plt.close(fig)
else:
    plt.show()

使用matplotlib.pyplot时，必须先保存绘图，然后使用以下两行关闭绘图：

fig.savefig('plot.png') # save the plot, place the path you want to save the figure in quotation
plt.close(fig) # close the figure window

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

使用matplotlib.pyplot.savefig时，可以通过扩展名指定文件格式：

from matplotlib import pyplot as plt

plt.savefig('foo.png')
plt.savefig('foo.pdf')

这分别提供光栅化或矢量化输出。此外，图像周围有时存在不希望有的空白，可以通过以下方式删除：

plt.savefig('foo.png', bbox_inches='tight')

注意，如果显示绘图，plt.show（）应跟随plt.savefig（）；否则，文件图像将为空。

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)

嗯，我确实建议使用包装器来渲染或控制绘图。示例可以是mpltex(https://github.com/liuyxpp/mpltex)或prettyplotlib(https://github.com/olgabot/prettyplotlib).

import mpltex

@mpltex.acs_decorator
def myplot():
  plt.figure()
  plt.plot(x,y,'b-',lable='xxx')
  plt.tight_layout(pad=0.5)
  plt.savefig('xxxx')  # the figure format was controlled by the decorator, it can be either eps, or pdf or png....
  plt.close()

我基本上经常使用这个装饰器在美国化学学会、美国物理学会、美国光学学会、Elsivier等各种期刊上发表学术论文。

示例如下图所示(https://github.com/MarkMa1990/gradientDescent):