在上一篇中，我们探讨了如何对图形进行美化，设置图例以及调整坐标轴。在本篇中，我们将重点介绍如何将绘制的图形保存为常见的图片格式。利用 Matplotlib，你可以轻松地将图形保存为多种格式，例如PNG、JPEG、SVG、PDF等。

基本的保存图形方法

在 Matplotlib 中，保存图形非常简单，只需使用 savefig 函数。该函数可以将当前活动的图形保存为文件。基本的语法如下：

plt.savefig('filename.png')
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filename 可以是你想要保存的文件名，后缀决定了保存的格式。

示例代码

下面是一个完整的示例，演示如何创建一个简单的图形，并将其保存为PNG格式：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建图形
plt.figure()
plt.plot(x, y, label='Sine Wave')
plt.title('Sine Wave Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()

# 保存图形
plt.savefig('sine_wave.png', dpi=300, bbox_inches='tight')  # dpi 控制分辨率，bbox_inches 控制边界
plt.show()
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在这个示例中，我们首先生成了一组数据，然后使用 plot 方法绘制了一个正弦波，并添加了图例，以及标题和坐标轴标签。最后，通过 savefig 将图形保存为 sine_wave.png 文件。这里，我们指定了 dpi=300 以提高图像的分辨率，并使用 bbox_inches='tight' 来确保图形的边界紧凑。

支持的图片格式

Matplotlib 支持多种图片格式，这里列出一些常见的格式：

• PNG
• JPEG
• SVG
• PDF

只需更改文件名的扩展名即可，例如：

plt.savefig('sine_wave.jpg')  # 保存为JPEG格式
plt.savefig('sine_wave.svg')   # 保存为SVG格式
plt.savefig('sine_wave.pdf')   # 保存为PDF格式
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细节设置

当使用 savefig 时，可以传递多个参数来控制保存的细节。以下是一些常用参数：

• dpi：指定图像的分辨率（每英寸多少点），通常建议使用300或更高以确保图像清晰度。
• bbox_inches：控制图形的边界，通过设置为 'tight' 可以去除图形周围的多余空白。
• transparent：设置为 True 可保存透明背景的图像（适用于PNG格式）。

下面是一个使用这些参数的示例：

plt.savefig('sine_wave_transparent.png', dpi=300, bbox_inches='tight', transparent=True)
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总结

在本节中，我们学习了如何使用 Matplotlib 的 savefig 方法保存图形为图片文件。无论是用于呈现还是保存数据结果，能够以多种格式保存图形都是 Matplotlib 的一个重要功能。确保根据你的需要选择合适的格式及设置，以达到最佳的展示效果。

在下一篇中，我们将探讨 Matplotlib 图形的其他保存方式，包括使用不同的后端和更复杂的图形导出技巧。请继续关注我们的系列教程！