在使用matplotlib进行数据可视化时，经常需要将绘制的图形保存为图片文件。matplotlib.pyplot是matplotlib库中一个用于绘制图形的模块，它提供了一个简单的方法来生成、控制以及显示图形。但是，有时候我们需要获取这些图形的二进制流来实现一些特殊的操作，比如上传到Web服务器或嵌入到其他文档中。在标准的matplotlib.pyplot API中，并没有直接提供获取图形二进制流的方法。因此，我们需要通过一些间接的方式来进行操作。
了解如何使用matplotlib.pyplot绘制简单的图形是非常必要的。比如下面的代码展示了如何绘制一条简单的折线图：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(10)
y = x
plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
上述代码会弹出一个窗口显示绘图结果。但如果我们需要在不显示图形界面的情况下获取图像的二进制流，就需要采取一些额外的步骤。
接下来，我们来看如何获取matplotlib生成的图形的二进制流。文档中提供了两种方法来实现这一需求：
### 方法一：使用BytesIO和print_png
```python
import io
buffer = io.BytesIO()
canvas.print_png(buffer) # 获取画布的PNG格式的二进制数据
data = buffer.getvalue()
buffer.close()
```
这里，我们首先导入了`io`模块，它提供了多个用于处理流的类。在我们的方法中，使用了`BytesIO`类来创建一个内存中的二进制流。然后，我们调用`canvas.print_png()`方法将matplotlib画布的内容输出到这个流中，并通过`buffer.getvalue()`获取这个流的内容，即图形的二进制数据。我们需要关闭这个流以释放资源。
### 方法二：使用BytesIO、print_to_buffer和PIL
```python
from PIL import Image
buf, size = canvas.print_to_buffer() # 获取画布的位图数据和大小
image = Image.frombuffer('RGBA', size, buf, 'raw', 'RGBA', 0, 1)
buffer = io.BytesIO()
image.save(buffer, 'PNG') # 将位图数据保存为PNG格式到二进制流
data = buffer.getvalue()
buffer.close()
```
在这个方法中，我们首先使用`canvas.print_to_buffer()`方法来获取一个包含图像数据和尺寸信息的元组。随后，我们使用PIL库中的`Image.frombuffer`方法将这些数据转换成PIL图像对象。接着，将这个图像对象保存到一个`BytesIO`流中，并使用`save`方法将内容写成PNG格式的二进制数据。
### 将二进制流写入文件
无论是哪种方法，最终我们都得到了二进制流`data`，可以将它直接写入到文件中，如下：
```python
with open('hhh.png', mode='wb') as f:
f.write(data)
```
通过以上两种方法，我们可以将matplotlib绘制的图形转换为二进制流，进而可以将其保存为文件或进行其他操作。我们也可以将二进制图片数据转为numpy数组，例如：
```python
buffer = io.BytesIO(data)
img = Image.open(buffer)
img = np.asarray(img)
```
在这里，我们使用`Image.open`方法打开内存中的图片流，然后通过`np.asarray`将PIL图像对象转换为numpy数组。
总结来说，本文向我们展示了如何使用matplotlib.pyplot模块绘制图形，并通过两种不同的方法将图形内容保存为二进制流，最后介绍了如何将二进制流保存为文件或转换为numpy数组。这些技术可以应用于需要在Web页面上显示图形、或进行图形数据的网络传输等场景。希望这篇文章能给大家提供帮助，并期待大家的支持。
