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

只是一个额外的注释，因为我还不能评论帖子。

如果您使用的是plt.savefig（'myfig'）或类似行，请确保在保存图像后添加plt.clf（）。这是因为savefig不会关闭绘图，如果在没有plt.clf（）的情况下添加到绘图，则会添加到上一个绘图。

你可能不会注意到你的情节是否与之前的情节相似，但如果你在循环中保存你的数字，情节将慢慢变得庞大，并使你的脚本变得非常缓慢。

正如其他人所说，plt.savefig（）或fig1.savefig）确实是保存图像的方法。

然而，我发现在某些情况下，数字总是显示出来的。（例如，Spyder具有plt.ion（）：交互式模式=打开。）强制关闭图形窗口：

plt.close（figure_object）

（参见文档）。这样，在一个大循环中，我就不会有一百万个未结数字。示例用法：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots( nrows=1, ncols=1 )  # create figure & 1 axis
ax.plot([0,1,2], [10,20,3])
fig.savefig('path/to/save/image/to.png')   # save the figure to file
plt.close(fig)    # close the figure window

如果需要，您可以稍后使用图show（）重新打开该图（我自己没有测试）。

解决方案是：

pylab.savefig('foo.png')

您可以使用任何扩展名（png、jpg等）和所需的分辨率保存图像。这里有一个功能来保存您的身材。

import os

def save_fig(fig_id, tight_layout=True, fig_extension="png", resolution=300):
    path = os.path.join(IMAGES_PATH, fig_id + "." + fig_extension)
    print("Saving figure", fig_id)
    if tight_layout:
        plt.tight_layout()
    plt.savefig(path, format=fig_extension, dpi=resolution)

“fig_id”是您希望保存数字的名称。希望它有帮助：）