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。

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

如果你在控制台工作，即IPython，你可以使用plt.show(block=False)，正如在其他答案中指出的那样。但如果你很懒，你可以输入:

plt.show(0)

这是一样的。

我还必须在我的代码中添加plt.pause(0.001)，以真正使它在for循环中工作(否则它只会显示第一个和最后一个plot):

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter([0], [1])
plt.draw()
plt.show(block=False)

for i in range(10):
    plt.scatter([i], [i+1])
    plt.draw()
    plt.pause(0.001)

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)

如果你想打开多个图形，同时保持它们全部打开，这段代码适合我:

show(block=False)
draw()