在我的系统上，show()没有阻塞，尽管我希望脚本在继续之前等待用户与图形交互(并使用'pick_event'回调来收集数据)。

为了阻止执行直到绘图窗口关闭，我使用了以下方法:

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(x,y)

# set processing to continue when window closed
def onclose(event):
    fig.canvas.stop_event_loop()
fig.canvas.mpl_connect('close_event', onclose)

fig.show() # this call does not block on my system
fig.canvas.start_event_loop_default() # block here until window closed

# continue with further processing, perhaps using result from callbacks

但是请注意，canvas.start_event_loop_default()产生了以下警告:

C:\Python26\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py:2051: DeprecationWarning: Using default event loop until function specific to this GUI is implemented
  warnings.warn(str,DeprecationWarning)

尽管脚本仍然在运行。

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。

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)

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。

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。

我所发现的最佳解决方案是，程序不会等待您关闭图形，并将所有的图放在一起，以便您可以并排检查它们，这是在最后显示所有的图。 但是通过这种方式，您不能在程序运行时检查图。

# stuff

numFig = 1

plt.figure(numFig)
numFig += 1
plt.plot(x1, y1)

# other stuff

plt.figure(numFig)
numFig += 1
plt.plot(x2, y2)

# more stuff

plt.show()