一、保存图片
可以通过savefig()方法，将绘制的图形保存为文件：
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')
可以通过下面的方法查看系统支持的图片格式：
fig.canvas.get_supported_filetypes()
savefig方法有一些可定制的参数，比如你想得到一个500dpi的图片，并且尽量少的空白：
plt.savefig('image.jpg', dpi=600,bbox_inches='tight')
下面是savefig方法的参数说明：
- fname：文件路径或文件对象，根据扩展名推断文件格式
- dpi：分辨率，默认100
- format： 指定文件格式
- bbox_inches： 要保存的图片范围。‘tight’表示去掉周边空白。
- facecolor：子图之外的背景颜色，默认白色
- edgecolor：边界颜色
二、图像接口
Matplotlib有两种画图接口：一是便捷的MATLAB风格接口，一个是功能更强大的面向对象接口。
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MATLAB接口
MATLAB风格的工具位于pyplot接口中，比如：
x = np.linspace(0,10,100) # 生成点列表
plt.figure() # 创建图形
plt.subplot(2,1,1) # 行、列、子图编号
plt.plot(x,np.sin(x))
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(x,np.cos(x)) # 第二个子图
这种接口最重要的特性是有状态的，它会持续跟踪当前的图形和坐标轴，所有plt命令都可以使用。可以使用plt.gcf()方法获取当前图形和plt.gca()获取当前坐标轴的具体信息。
但是这种接口也有问题。比如，当创建第二个子图的时候，怎么才能回到第一个子图，并增加新内容呢？虽然也能实现，但方法比较复杂。而下面的方式则不存在这个问题。
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面向对象的接口
这种方式可以适应更加复杂的场景，更好地控制你的图形。画图函数不再受到当前‘活动’图形或者坐标轴的限制，而变成了显式的Figure和Axes的方法。下面是个例子：
fig, ax = plt.subplots(2) # ax是包含两个Axes对象的数组
ax[0].plot(x,np.sin(x)) # 在每个对象上调用plot()方法
ax[1].plot(x,np.cos(x))
三、显示中文
在默认情况下，如果使用中文，会显示为方框乱码，解决这个问题只要在代码的起始处进行如下设置：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
以上方法是只能临时使用，每次都要执行。如果想一劳永逸，那么必须修改配置文件。
import matplotlib as mpl
mpl.matplotlib_fname()
用文本编辑器打开上面代码运行后的文件，找到下面这行：
#font.serif : DejaVu Serif, Bitstream Vera Serif,...
将前面的注释符号去掉。
然后去C:WindowsFontsMicrosoft中复制一个你想要的字体ttf文件，或者别处的字体文件，将它粘贴到..mpl-datafonts tf文件夹中，并给它重命名为Vera.ttf。
还有一个坐标轴的负号正常显示的配置修改：
#去掉注释符号，同时，改为False
axes.unicode_minus : False