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。

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):

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）。

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

import datetime
import numpy as np
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import matplotlib.pyplot as plt

# Create the PdfPages object to which we will save the pages:
# The with statement makes sure that the PdfPages object is closed properly at
# the end of the block, even if an Exception occurs.
with PdfPages('multipage_pdf.pdf') as pdf:
    plt.figure(figsize=(3, 3))
    plt.plot(range(7), [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2], 'r-o')
    plt.title('Page One')
    pdf.savefig()  # saves the current figure into a pdf page
    plt.close()

    plt.rc('text', usetex=True)
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    x = np.arange(0, 5, 0.1)
    plt.plot(x, np.sin(x), 'b-')
    plt.title('Page Two')
    pdf.savefig()
    plt.close()

    plt.rc('text', usetex=False)
    fig = plt.figure(figsize=(4, 5))
    plt.plot(x, x*x, 'ko')
    plt.title('Page Three')
    pdf.savefig(fig)  # or you can pass a Figure object to pdf.savefig
    plt.close()

    # We can also set the file's metadata via the PdfPages object:
    d = pdf.infodict()
    d['Title'] = 'Multipage PDF Example'
    d['Author'] = u'Jouni K. Sepp\xe4nen'
    d['Subject'] = 'How to create a multipage pdf file and set its metadata'
    d['Keywords'] = 'PdfPages multipage keywords author title subject'
    d['CreationDate'] = datetime.datetime(2009, 11, 13)
    d['ModDate'] = datetime.datetime.today()

如前所述，您可以使用：

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

用于保存您正在显示的任何IPhython图像。或者换个角度（从不同的角度看），如果你曾经使用过open cv，或者你已经导入了open cv的话，你可以去：

import cv2

cv2.imwrite("myfig.png",image)

但这只是为了以防万一，如果您需要使用OpenCV。否则plt.savefig（）就足够了。