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
刚刚在MatPlotLib文档中找到了解决此问题的链接：http://matplotlib.org/faq/howto_faq.html#generate-图像-无窗口外观
他们说，防止弹出图形的最简单方法是通过matplotib.use（＜backend＞）使用非交互式后端（例如Agg），例如：
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.savefig('myfig')
我个人还是更喜欢使用plt.close（图），因为这样你就可以选择隐藏某些数字（在循环期间），但仍然可以显示循环后数据处理的数字。它可能比选择非交互式后端要慢——如果有人测试了它，那会很有趣。
UPDATE：对于Spyder，通常不能以这种方式设置后端（因为Spyder通常会提前加载matplotlib，从而阻止您使用matplotlib.use（））。
相反，请使用plt.switch_backend（'Agg'），或在Spyder prefs中关闭“enable support”，然后自己运行matplotlib.use（'Agg'）命令。
从这两个提示中：一、二
其他回答
你可以这样做：
def plotAFig():
plt.figure()
plt.plot(x,y,'b-')
plt.savefig("figurename.png")
plt.close()
我使用了以下方法：
import matplotlib.pyplot as plt
p1 = plt.plot(dates, temp, 'r-', label="Temperature (celsius)")
p2 = plt.plot(dates, psal, 'b-', label="Salinity (psu)")
plt.legend(loc='upper center', numpoints=1, bbox_to_anchor=(0.5, -0.05), ncol=2, fancybox=True, shadow=True)
plt.savefig('data.png')
plt.show()
plt.close()
我发现保存图片后使用plt.show非常重要，否则它将无法工作。图片以png格式导出
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):
如果像我一样使用Spyder IDE，则必须禁用交互模式：
plt.ioff（）
（此命令在科学启动时自动启动）
如果要再次启用，请使用：
plt.ion（）
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()
