下面是我找到的最简单的解决方案(线程阻塞代码)

plt.show(block=False) # this avoids blocking your thread

plt.pause(1) # comment this if you do not want a time delay

# do more stuff

plt.show(block=True) # this prevents the window from closing on you

使用matplotlib调用不会阻塞:

使用画():

from matplotlib.pyplot import plot, draw, show
plot([1,2,3])
draw()
print('continue computation')

# at the end call show to ensure window won't close.
show()

使用交互模式:

from matplotlib.pyplot import plot, ion, show
ion() # enables interactive mode
plot([1,2,3]) # result shows immediatelly (implicit draw())

print('continue computation')

# at the end call show to ensure window won't close.
show()

重要提示:只是为了澄清一些事情。我假设命令在.py脚本中，脚本是使用python script.py从控制台调用的。

对我来说，一个简单的方法是:

使用block = False在里面显示:plt。show(block = False) 在.py脚本的末尾使用另一个show()。

script.py文件示例:

plt.imshow(*something*)                                                               
plt.colorbar()                                                                             
plt.xlabel("true ")                                                                   
plt.ylabel("predicted ")                                                              
plt.title(" the matrix")  

# Add block = False                                           
plt.show(block = False)

################################
# OTHER CALCULATIONS AND CODE HERE ! ! !
################################

# the next command is the last line of my script
plt.show()

在我的例子中，我希望在计算窗口时弹出几个窗口。作为参考，方法如下:

from matplotlib.pyplot import draw, figure, show
f1, f2 = figure(), figure()
af1 = f1.add_subplot(111)
af2 = f2.add_subplot(111)
af1.plot([1,2,3])
af2.plot([6,5,4])
draw() 
print 'continuing computation'
show()

一个非常有用的matplotlib的OO接口指南。

在许多情况下，将图像保存为硬盘上的.png文件会更方便。原因如下:

优点:

在这个过程中，你可以随时打开、查看和关闭它。当应用程序运行较长时间时，这尤其方便 时间。 什么都不会弹出，你也不会被迫打开窗户。这在处理许多数字时特别方便。 您的图像可用于以后的参考，并且在关闭图形窗口时不会丢失。

缺点:

我唯一能想到的是，你将不得不去查找文件夹，并打开自己的图像。

在我看来，这个帖子中的答案提供的方法并不适用于每个系统和更复杂的情况，如动画。我建议在下面的帖子中看看MiKTeX的答案，在那里找到了一个健壮的方法: 如何等待matplotlib动画结束?