一、作用简介
Python中的Matplotlib是一款用于数据可视化的Python库，它能够方便地生成各种图表，包括散点图、折线图、饼图等等。而Matplotlib的savefig函数则是用于将生成的图表保存成各种格式的文件，如PNG、JPEG、PDF等，以供后续使用。
二、函数使用
savefig函数使用起来非常简单，只需调用该函数并传入文件名和格式即可。例如，要将一个图表保存为PNG格式的文件，可以使用以下代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.savefig('sin.png')
运行该代码后，程序会在当前目录下保存一张名为sin.png的图表。
除了文件名和格式之外，savefig函数还可以接受一些可选参数。这些参数可以用来控制图表的大小、分辨率、透明度等等。以下是一些常用的参数：
- dpi：设定输出图像的分辨率，即每英寸（inch）多少个像素点。例如，dpi=100意味着输出图像的分辨率为100个像素点每英寸。
- facecolor：设定图表的背景色。
- edgecolor：设定图表边框的颜色。
- transparent：设定图表是否透明。如果设为True，则图表的背景色为透明。
以下是一个使用了这些可选参数的例子：
plt.plot(x, y)
plt.savefig('sin.png', dpi=200, facecolor='white', edgecolor='black', transparent=False)
运行该代码后，程序会输出一个分辨率为200dpi、背景为白色、边框为黑色、背景不透明的图表。
三、功能扩展
除了将图表保存为文件之外，Matplotlib的savefig函数还可以用来将图表保存到内存中。这在web开发等场景下非常有用。
例如，以下代码将一个图表保存为二进制数据，并将其作为HTTP响应返回给客户端。
from io import BytesIO
from flask import Flask, Response
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def plot():
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
buffer = BytesIO()
plt.savefig(buffer, format='png')
buffer.seek(0)
response = Response(buffer.getvalue(), mimetype='image/png')
return response
if __name__ == '__main__':
app.run()
运行该代码后，访问"http://localhost:5000/"即可看到Matplotlib生成的图表。
四、使用注意事项
在使用savefig函数时，需要注意以下几点：
- 在使用完plt.plot等绘图函数后，一定要调用plt.savefig函数，否则图像不能够正确保存。
- 在调用savefig函数之前，需要保证所有的绘图函数执行完毕，并且图表已经绘制完成。否则，保存的图像可能不完整，或者长宽比例不正确。
- 在使用较复杂的图表时，保存的图像可能会非常大，这时需要通过dpi等参数来调整分辨率，以便在尽可能小的文件大小内保证图像质量。
五、总结
Matplotlib的savefig函数是一项非常有用的功能，能够将绘制出来的图表以多种格式保存成文件，也能将图表保存到内存中。在工程实践中，savefig函数常常用于生成报告、Web端可视化和批量数据可视化等场景，使用起来非常方便。
