考虑到今天（提出这个问题时还不可用）许多人使用Jupyter Notebook作为python控制台，有一种极其简单的方法可以将绘图保存为.png，只需从Jupyter记事本调用matplotlib的pylab类，绘制图形“内联”Jupyter单元格，然后将该图形/图像拖到本地目录。别忘了%matplotlib在第一行中内联！

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)

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。

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):

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。

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）。