Python的matplotlib库根据二维矩阵绘图像，并且图像的画布会随着时间更新而刷新

可以使用`matplotlib.animation`模块来实现根据二维矩阵绘制动态图像。具体做法是，先使用`imshow`函数绘制初始图像，然后定义一个更新函数，每次更新矩阵后再次调用`imshow`函数更新图像。最后使用`FuncAnimation`函数将更新函数和图像显示在一起，就可以实现动态图像的绘制了。

以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 初始化二维矩阵
matrix = np.random.rand(10, 10)

# 绘制初始图像
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(matrix, cmap='viridis')

# 更新函数，每次更新矩阵并重新绘制图像
def update(frame):
    matrix = np.random.rand(10, 10)
    im.set_data(matrix)
    return im,

# 创建动画
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=range(10), interval=500, blit=True)

plt.show()

在上面的代码中，我们使用`np.random.rand`函数生成一个10x10的随机矩阵作为初始矩阵，然后使用`imshow`函数绘制图像，并将返回的`im`对象保存起来。接下来定义了一个`update`函数，每次更新矩阵并调用`set_data`函数更新图像。最后使用`FuncAnimation`函数创建动画，`frames`参数指定动画的帧数，`interval`参数指定更新图像的时间间隔，`blit`参数指定是否将所有图像元素一起更新，提高绘制效率。最后调用`plt.show`函数显示动画。