如何允许python代码在matplotlib图执行后继续运行，以便循环可以向matplotlib图提供实时数据

要允许Python代码在Matplotlib图执行后继续运行，以便循环可以向Matplotlib图提供实时数据，你可以使用Matplotlib的交互模式和动画功能。

交互模式（Interactive Mode）：在Matplotlib中，交互模式可以实现图像的实时更新。通过在代码中添加plt.ion()可以打开交互模式，允许图像显示后代码继续执行。然后，可以使用plt.pause()方法来暂停代码执行一段时间，以等待新数据的到来。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 打开交互模式
plt.ion()

# 创建图像
fig, ax = plt.subplots()

# 循环更新图像
for i in range(10):
    # 更新数据
    data = get_realtime_data()  # 获取实时数据
    ax.plot(data)  # 绘制图像

    # 暂停一段时间，等待新数据
    plt.pause(0.1)

# 关闭交互模式
plt.ioff()
plt.show()

动画功能（Animation）：Matplotlib还提供了动画功能，可以更方便地实现图像的实时更新。通过使用FuncAnimation类，可以定义一个更新图像的函数，并设置更新的间隔时间。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

# 更新图像的函数
def update_plot(frame):
    data = get_realtime_data()  # 获取实时数据
    ax.clear()
    ax.plot(data)

# 创建图像
fig, ax = plt.subplots()

# 创建动画
ani = animation.FuncAnimation(fig, update_plot, interval=100)

plt.show()

这样，每隔100毫秒（可以根据需求调整间隔时间），图像就会更新一次，展示最新的实时数据。

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