我明白你在用Python 3结合Matplotlib和drawnow做实时数据绘图时，碰到了窗口无法正常关闭的麻烦——这种情况在交互式绘图场景里确实挺常见的，咱们一步步来搞定它。

先说说可能的原因 #

你开启了plt.ion()的交互式模式，再配合drawnow循环更新绘图，很可能导致Matplotlib的事件循环没及时响应窗口关闭的信号，或者绘图资源没有被正确释放，最终窗口卡住关不掉。

解决方案一：正确收尾交互式绘图流程 #

如果坚持用drawnow，一定要在绘图结束（或者循环终止）时，手动关闭交互式模式并清理所有窗口资源。修改你的代码，在循环结束后加上：

plt.ioff()  # 关闭交互式模式
plt.close('all')  # 强制关闭所有Matplotlib窗口

另外，在每次调用drawnow(plotgainC)之后，最好加一句plt.pause(0.001)，给Matplotlib留一点时间处理窗口事件（包括关闭操作），比如：

while True:
    # 更新gainC数组的逻辑
    drawnow(plotgainC)
    plt.pause(0.001)  # 让事件循环响应窗口操作

解决方案二：改用Matplotlib原生实时更新方式 #

有时候drawnow的封装会导致窗口管理的兼容性问题，试试用Matplotlib原生的API来实现实时绘图，这样对窗口的控制会更直接：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

# 提前初始化画布和坐标轴，避免重复创建
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_ylim(0, 10)
ax.set_xlim(0, 3)
ax.set_title('S11')
ax.grid(True)
ax.set_ylabel('Magnitude Ratio')
ax.set_xlabel('Frequency / GHz')
# 初始化曲线对象，后续只更新数据
freq = np.linspace(0.1, 2.7, 43)
line, = ax.plot(freq, np.zeros_like(freq), 'rx-', label='dBm')
ax.legend(loc='upper right')

plt.ion()

gainC = np.zeros_like(freq)  # 你的数据数组
try:
    while True:
        # 这里替换成你获取并更新gainC的逻辑
        # gainC = ... 
        line.set_ydata(gainC)  # 更新曲线的y轴数据
        fig.canvas.draw()  # 重绘画布
        fig.canvas.flush_events()  # 处理窗口事件
        time.sleep(0.1)  # 控制更新频率
except KeyboardInterrupt:
    # 按下Ctrl+C终止循环，然后清理窗口
    plt.ioff()
    plt.close(fig)
    print("绘图已终止，窗口已关闭")

这种方式下，无论是点击窗口关闭按钮，还是用Ctrl+C终止程序，都能正确释放资源，窗口不会卡住。

解决方案三：检查Matplotlib后端兼容性 #

有时候Matplotlib的绘图后端（比如默认的后端和你的系统环境不兼容）也会导致窗口无法关闭。可以尝试手动指定后端，记得要在导入plt之前设置：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')  # 或者Qt5Agg、GTK3Agg，根据你的系统选择
import matplotlib.pyplot as plt

不同后端对窗口管理的实现不一样，换一个适配你系统的后端，可能就能解决问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者C Vith