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?

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)

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

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。

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()

下面是我找到的最简单的解决方案(线程阻塞代码)

plt.show(block=False) # this avoids blocking your thread

plt.pause(1) # comment this if you do not want a time delay

# do more stuff

plt.show(block=True) # this prevents the window from closing on you