一、保存圖片
可以通過savefig()方法，將繪制的圖形保存為文件：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0,10,100) fig = plt.figure() plt.plot(x,np.sin(x),'-') plt.plot(x,np.cos(x),'--') fig.savefig('fig.png')
可以通過下面的方法查看系統支持的圖片格式：
fig.canvas.get_supported_filetypes()
savefig方法有一些可定制的參數，比如你想得到一個600dpi的圖片，並且盡量少的空白：
plt.savefig('image.jpg', dpi=600,bbox_inches='tight')
下面是savefig方法的參數說明：
- fname：文件路徑或文件對象，根據擴展名推斷文件格式
- dpi：分辨率，默認100
- format： 指定文件格式
- bbox_inches： 要保存的圖片范圍。‘tight’表示去掉周邊空白。
- facecolor：子圖之外的背景顏色，默認白色
- edgecolor：邊界顏色
二、圖像接口
Matplotlib有兩種畫圖接口：一是便捷的MATLAB風格接口，一個是功能更強大的面向對象接口。
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MATLAB接口
MATLAB風格的工具位於pyplot接口中，比如：
x = np.linspace(0,10,100) # 生成點列表
plt.figure() # 創建圖形
plt.subplot(2,1,1) # 行、列、子圖編號
plt.plot(x,np.sin(x)) plt.subplot(2,1,2) plt.plot(x,np.cos(x)) # 第二個子圖
這種接口最重要的特性是有狀態的，它會持續跟蹤當前的圖形和坐標軸，所有plt命令都可以使用。可以使用plt.gcf()方法獲取當前圖形和plt.gca()獲取當前坐標軸的具體信息。
但是這種接口也有問題。比如，當創建第二個子圖的時候，怎么才能回到第一個子圖，並增加新內容呢？雖然也能實現，但方法比較復雜。而下面的方式則不存在這個問題。
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面向對象的接口
這種方式可以適應更加復雜的場景，更好地控制你的圖形。畫圖函數不再受到當前‘活動’圖形或者坐標軸的限制，而變成了顯式的Figure和Axes的方法。下面是個例子：
fig, ax = plt.subplots(2) # ax是包含兩個Axes對象的數組
ax[0].plot(x,np.sin(x)) # 在每個對象上調用plot()方法
ax[1].plot(x,np.cos(x))
三、顯示中文
在默認情況下，如果使用中文，會顯示為方框亂碼，解決這個問題只要在代碼的起始處進行如下設置：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號
以上方法是只能臨時使用，每次都要執行。如果想一勞永逸，那么必須修改配置文件。
import matplotlib as mpl mpl.matplotlib_fname()
用文本編輯器打開上面代碼運行后的文件，找到下面這行：
#font.serif : DejaVu Serif, Bitstream Vera Serif,...
將前面的注釋符號去掉。
然后去C:\Windows\Fonts\Microsoft中復制一個你想要的字體ttf文件，或者別處的字體文件，將它粘貼到..\mpl-data\fonts\ttf文件夾中，並給它重命名為Vera.ttf。
還有一個坐標軸的負號正常顯示的配置修改：
#去掉注釋符號，同時，改為False
axes.unicode_minus : False