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

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()

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

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):

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

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