最好总是检查您正在使用的库是否支持以非阻塞的方式使用。

但是如果你想要一个更通用的解决方案，或者如果没有其他方法，你可以通过使用python中包含的多处理模块来运行任何在分离进程中阻塞的东西。计算将继续:

from multiprocessing import Process
from matplotlib.pyplot import plot, show

def plot_graph(*args):
    for data in args:
        plot(data)
    show()

p = Process(target=plot_graph, args=([1, 2, 3],))
p.start()

print 'yay'
print 'computation continues...'
print 'that rocks.'

print 'Now lets wait for the graph be closed to continue...:'
p.join()

这有启动新进程的开销，而且在复杂的场景下有时更难调试，因此我更喜欢其他解决方案(使用matplotlib的非阻塞API调用)

OP询问分离matplotlib图。大多数回答假设从python解释器中执行命令。这里给出的用例是我对在终端(例如bash)中测试代码的偏好，在终端中运行file.py，并且您希望出现绘图，但python脚本完成并返回命令提示符。

这个独立文件使用多处理启动一个单独的进程，用matplotlib绘制数据。主线程使用本文中提到的os._exit(1)退出。os._exit()强制main退出，但在plot窗口关闭之前，matplotlib子进程仍然活跃并保持响应。这是一个完全独立的过程。

这种方法有点像带有图形窗口的Matlab开发会话，会产生响应式命令提示符。使用这种方法，您将失去与图形窗口进程的所有联系，但是，这对于开发和调试来说是可以的。只需关闭窗口并继续测试。

多处理是专为python代码执行而设计的，这使得它可能比子进程更适合。multiprocessing是跨平台的，所以这应该在Windows或Mac上工作得很好，很少或没有调整。不需要检查底层操作系统。这是在linux Ubuntu 18.04LTS上测试的。

#!/usr/bin/python3

import time
import multiprocessing
import os

def plot_graph(data):
    from matplotlib.pyplot import plot, draw, show
    print("entered plot_graph()")
    plot(data)
    show() # this will block and remain a viable process as long as the figure window is open
    print("exiting plot_graph() process")

if __name__ == "__main__":
    print("starting __main__")
    multiprocessing.Process(target=plot_graph, args=([1, 2, 3],)).start()
    time.sleep(5)
    print("exiting main")
    os._exit(0) # this exits immediately with no cleanup or buffer flushing

运行file.py会弹出一个图形窗口，然后__main__退出，但是multiprocessing + matplotlib图形窗口仍然对缩放、平移和其他按钮有响应，因为它是一个独立的进程。

在bash命令提示符下检查进程:

Ps ax|grep -v grep |grep file.py

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。

Try

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.show(block=False)
# other code
# [...]

# Put
plt.show()
# at the very end of your script to make sure Python doesn't bail out
# before you finished examining.

show()文档说:

在非交互模式下，显示所有图形并阻塞直到图形关闭;在交互模式下，除非在从非交互模式切换到交互模式之前创建了图形，否则没有效果(不推荐)。在这种情况下，它会显示数字，但不会阻塞。 单个实验关键字参数block可以被设置为True或False以覆盖上面描述的阻塞行为。

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?