有几种方法可以在使用 matplotlib 进行图形绘制时继续计算或处理其他任务。这些方法可以让你在与图形交互的同时，继续进行计算，避免程序在绘图时被阻塞。

1. 使用 plt.ion() 启用交互模式

Matplotlib 的交互模式允许你在脚本继续运行时与图形进行交互。这是一种简单的方法，适合用于需要动态更新图形的场景。

import matplotlib.pyplot as plt
import time

# 启用交互模式
plt.ion()

# 创建图形和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 显示图形
plt.draw()
plt.pause(0.1)  # 暂停以允许图形更新

# 执行长时间计算
for i in range(10):
    # 更新图形（如果需要）
    line.set_ydata([4+i, 5+i, 6+i])
    plt.draw()
    plt.pause(0.5)  # 暂停以允许图形更新
    print(f"Step {i+1} complete")

# 关闭交互模式（可选）
plt.ioff()
plt.show()

2. 使用后台线程

如果你的计算非常长，并且你希望图形在主线程中继续响应，可以使用 threading 模块在后台线程中执行计算。

import matplotlib.pyplot as plt
import threading
import time

def long_running_calculations():
    for i in range(10):
        # 模拟长时间计算
        time.sleep(1)
        print(f"Step {i+1} complete")

# 创建图形和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.draw()
plt.pause(0.1)  # 暂停以允许图形更新

# 在后台线程中启动长时间计算
thread = threading.Thread(target=long_running_calculations)
thread.start()

# 显示图形
plt.show()

3. 使用 Tkinter 作为事件循环

另一种方法是将 Matplotlib 嵌入到 Tkinter 窗口中，并使用 Tkinter 的事件循环来处理图形更新。这种方法允许图形和计算在不同的事件循环中进行。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.backends.backend_tkagg as tkagg
import tkinter as tk
import time

def long_running_calculations():
    for i in range(10):
        # 模拟长时间计算
        time.sleep(1)
        print(f"Step {i+1} complete")

# 创建 Tkinter 窗口
root = tk.Tk()
root.title("Matplotlib in Tkinter")

# 创建图形和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 嵌入 Matplotlib 图形到 Tkinter 窗口中
canvas = tkagg.FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)
canvas.draw()
canvas.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True)

# 在后台线程中启动长时间计算
thread = threading.Thread(target=long_running_calculations)
thread.start()

# 启动 Tkinter 事件循环
root.mainloop()

总结

• 交互模式 (plt.ion()): 简单易用，适合在绘图时进行少量计算或交互。
• 后台线程: 适合长时间计算，保持主线程响应。
• Tkinter 事件循环: 允许将 Matplotlib 嵌入到图形用户界面中，同时进行计算。

这些方法可以帮助你在使用 Matplotlib 绘图时继续进行其他计算，避免程序在图形显示期间被阻塞。