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

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# OTHER CALCULATIONS AND CODE HERE ! ! !
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# the next command is the last line of my script
plt.show()

您可能需要阅读matplotlib文档中的这个文档，标题为:

在python shell中使用matplotlib

使用plt.show(block=False)，并在脚本的末尾调用plt.show()。

这将确保脚本完成时窗口不会关闭。

如果你在控制台工作，即IPython，你可以使用plt.show(block=False)，正如在其他答案中指出的那样。但如果你很懒，你可以输入:

plt.show(0)

这是一样的。

虽然没有直接回答OPs的请求，但我发布了这个变通方法，因为它可能会帮助一些人在这种情况下:

我用pyinstaller创建了一个.exe，因为我不能在我需要生成图形的地方安装python，所以我需要python脚本来生成图形，将其保存为.png，关闭它并继续下一个，在循环中实现为几个图形或使用一个函数。

为此，我使用:

import matplotlib.pyplot as plt
#code generating the plot in a loop or function
#saving the plot
plt.savefig(var+'_plot.png',bbox_inches='tight', dpi=250) 
#you can allways reopen the plot using
os.system(var+'_plot.png') # unfortunately .png allows no interaction.
#the following avoids plot blocking the execution while in non-interactive mode
plt.show(block=False) 
#and the following closes the plot while next iteration will generate new instance.
plt.close() 

其中“var”标识循环中的情节，因此它不会被覆盖。