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

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。

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()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig("image.png")

在Jupyter Notebook中，您必须在一个单元格中删除plt.show（）并添加plt.savefig（）以及其他plt代码。图像仍将显示在笔记本中。

解决方案是：

pylab.savefig('foo.png')

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。