python多进程画子图

在 Python 中，使用多进程画子图通常不是直接操作图形界面，因为绘图通常是发生在主线程里的，而进程间通信（IPC）可能会带来同步和数据共享的问题。然而，如果你想要在多个进程中独立地创建和更新图表，可以考虑以下几种方法：

1. **Multiprocessing 模块**：你可以创建单独的子进程来执行绘图任务，每个进程都有自己的一套数据。然后，可以利用进程间的通信机制（如`Queue`或`Pipe`）将新数据传递到绘图进程，它们再负责更新子图。记得在主线程中管理这些进程以保持整个程序的正常运行。

2. **Matplotlib 的 `Figure` 子类**：虽然`matplotlib.figure.Figure`本身不是一个进程，但你可以创建多个`Figure`实例，在各自的进程中分别绘制。然后，使用`Manager`对象来共享数据，确保各个子进程对数据的操作是线程安全的。

from multiprocessing import Pool, Manager
import matplotlib.pyplot as plt

def draw_subplot(i):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(2, 2, i+1)
    # 在这里使用数据更新子图
    manager = Manager()
    data = manager.list([0, 0])  # 共享数据
    ax.plot(data)

with Pool(processes=4) as pool:
    pool.map(draw_subplot, range(4))

3. **Dask 或 IPython.parallel**：对于大数据量的计算和可视化，可以借助 Dask 的分布式计算框架或者 IPython 的 parallel 部署工具，创建并行的计算任务。

请注意，由于并发和数据共享的复杂性，务必保证正确处理资源竞争、锁等问题以避免潜在的错误。