嘿，我完全懂你的烦恼——每次调用这个函数都弹出绘图窗口，要是频繁调用的话确实太干扰了！别担心，这里有几个实用的方法能让你悄悄生成图像，完全不会显示绘图：

• 方法一：切换到非交互式后端
  Matplotlib的后端决定了图像的显示方式，Agg是专门用于离线生成图像的后端，不会弹出任何显示窗口。你只需要在导入pyplot之前切换后端就行：

  import matplotlib
  matplotlib.use('Agg')  # 一定要放在导入plt之前
  import matplotlib.pyplot as plt
  from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg
  import numpy as np
  

  注意：如果之后你还需要显示其他绘图，记得切换回原来的后端（比如在Colab里用matplotlib.use('inline')）。

• 方法二：生成后立即关闭绘图
  这个方法更灵活，不需要修改全局后端，只需要在函数里生成图像后关闭对应的figure就行。修改你的函数，在canvas.draw()之后加上plt.close(figure)：

  def DrawKernel(x = 0.5, y = 0.5, radius = 0.49, dimension = 256):
      '''Make a solid circle and return a numpy array of it'''
      DPI = 100
      figure, axes = plt.subplots(figsize=(dimension/DPI, dimension/DPI), dpi=DPI)
      canvas = FigureCanvas(figure)
      
      Drawing_colored_circle = plt.Circle(( x, y ), radius, color='k')
      axes.set_aspect( 1 )
      axes.axis("off")
      axes.add_artist( Drawing_colored_circle )
      
      canvas.draw()
      # 关闭当前figure，避免显示
      plt.close(figure)
      
      # Convert figure into an numpy array
      img = np.frombuffer(canvas.tostring_rgb(), dtype='uint8')
      img = img.reshape(dimension, dimension, 3)
      return img
  

  这个方式不会影响你后续用Matplotlib显示其他图像，非常适合只需要隐藏当前函数生成的图的场景。

• 方法三：直接创建底层Figure对象
  如果你想彻底绕开pyplot的交互式机制，可以直接创建Figure和FigureCanvasAgg对象，完全不依赖plt.subplots，从根源上避免显示：

  from matplotlib.figure import Figure
  from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg
  import numpy as np
  
  def DrawKernel(x = 0.5, y = 0.5, radius = 0.49, dimension = 256):
      '''Make a solid circle and return a numpy array of it'''
      DPI = 100
      # 直接创建Figure实例，不通过pyplot
      figure = Figure(figsize=(dimension/DPI, dimension/DPI), dpi=DPI)
      canvas = FigureCanvasAgg(figure)
      axes = figure.add_subplot()
      
      Drawing_colored_circle = plt.Circle(( x, y ), radius, color='k')
      axes.set_aspect( 1 )
      axes.axis("off")
      axes.add_artist( Drawing_colored_circle )
      
      canvas.draw()
      
      # Convert figure into an numpy array
      img = np.frombuffer(canvas.tostring_rgb(), dtype='uint8')
      img = img.reshape(dimension, dimension, 3)
      return img
  

  这种方式适合批量生成大量图像的场景，完全不会有意外的显示窗口弹出。

在Google Colab环境下，方法二应该是最简单直接的，你可以先试试这个！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Amarth Gûl