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)

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。

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()

plt.figure(1)
plt.imshow(your_first_image)

plt.figure(2)
plt.imshow(your_second_image)

plt.show(block=False) # That's important 

raw_input("Press ENTER to exist") # Useful when you run your Python script from the terminal and you want to hold the running to see your figures until you press Enter

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。