如果您不喜欢“当前”数字的概念，请执行以下操作：

import matplotlib.image as mpimg

img = mpimg.imread("src.png")
mpimg.imsave("out.png", img)

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()

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

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：）

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()