Guarde la trama en un archivo de imagen en lugar de mostrarla

Esto muestra la figura en una GUI:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
plt.show()

Pero, ¿cómo guardo la figura en un archivo (por ejemplo, foo.png)?

Cuando usas matplotlib.pyplot.savefigel formato de archivo se puede especificar mediante la extensión:

from matplotlib import pyplot as plt

plt.savefig('foo.png')
plt.savefig('foo.pdf')

Eso da una salida rasterizada o vectorizada respectivamente. Además, a veces hay espacios en blanco no deseados alrededor de la imagen, que se pueden eliminar con:

plt.savefig('foo.png', bbox_inches="tight")

Tenga en cuenta que si muestra la trama, plt.show() debe seguir plt.savefig(); de lo contrario, la imagen del archivo estará en blanco.

Como han dicho otros, plt.savefig() o fig1.savefig() es de hecho la forma de guardar una imagen.

Sin embargo, he encontrado que en ciertos casos la figura siempre se muestra. (por ejemplo, con Spyder teniendo plt.ion(): modo interactivo = Activado.) Resuelvo esto forzando el cierre de la ventana de la figura con:

plt.close(figure_object)

(ver documentación). De esta manera, no tengo un millón de cifras abiertas durante un ciclo grande. Ejemplo de uso:

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

Debería poder volver a abrir la figura más tarde si es necesario con fig.show() (no me probé).

La solucion es:

pylab.savefig('foo.png')

Acabo de encontrar este enlace en la documentación de MatPlotLib que aborda exactamente este problema:
http://matplotlib.org/faq/howto_faq.html#generar-imágenes-sin-tener-una-ventana-aparece

Dicen que la forma más fácil de evitar que aparezca la figura es usar un backend no interactivo (por ejemplo, Agg), a través de matplotib.use(<backend>)p.ej:

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.savefig('myfig')

Todavía personalmente prefiero usar plt.close( fig ), desde entonces tiene la opción de ocultar ciertas cifras (durante un bucle), pero seguir mostrando cifras para el procesamiento de datos posterior al bucle. Sin embargo, probablemente sea más lento que elegir un backend no interactivo; sería interesante si alguien probara eso.

ACTUALIZAR: para Spyder, por lo general no puede configurar el backend de esta manera (porque Spyder generalmente carga matplotlib temprano, lo que le impide usar matplotlib.use()).

En su lugar, utilice plt.switch_backend('Agg')o Desactivar “habilitar soporte” en las preferencias de Spyder y ejecute el matplotlib.use('Agg') ordenate a ti mismo.

De estas dos pistas: uno, dos

Si no le gusta el concepto de la figura “actual”, haga lo siguiente:

import matplotlib.image as mpimg

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

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()

Usé lo siguiente:

import matplotlib.pyplot as plt

p1 = plt.plot(dates, temp, 'r-', label="Temperature (celsius)")  
p2 = plt.plot(dates, psal, 'b-', label="Salinity (psu)")  
plt.legend(loc="upper center", numpoints=1, bbox_to_anchor=(0.5, -0.05),        ncol=2, fancybox=True, shadow=True)

plt.savefig('data.png')  
plt.show() 
plt.close()

Encontré muy importante usar plt.show después de guardar la figura, de lo contrario no funcionará.figura exportada en png