使用关键字'block'来覆盖阻塞行为，例如:

from matplotlib.pyplot import show, plot

plot(1)  
show(block=False)

# your code

继续您的代码。

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

使用关键字'block'来覆盖阻塞行为，例如:

from matplotlib.pyplot import show, plot

plot(1)  
show(block=False)

# your code

继续您的代码。

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()

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。