这样的话，是差不多可以实现我想要的效果的，现在是：子线程中显示结果，显示结果的时候，也不堵塞我主线程中的数据监测了，但是这样写还有一点缺陷，就是它绘图还是在我当前程序的主线程中进行的，当他数据读取、绘图、保存的时候，我主线程还是被堵塞了，数据监听中断了。只有显示的时候不堵塞。这样我觉得还是不太够的。
正如开始的时候所说，我们的matplotlib只能在主线程中使用，那么我们的解决方法就是：就让他在主线程里面跑。
这个时候你可能会说：我们方法2里面，不就是在主线程里面跑的matplotlib嘛？那我们这里的方法3和方法2有什么区别呢？
这就不对了。方法2里面，是在我们的当前UI程序的主线程里面跑的，方法3里面，我想让matplotlib觉得自己跑在主线程里，但是其实它跑在我的UI程序的子线程里。（这感觉咋和云计算里面的虚拟化一样）
为了实现上述的效果，我把画图、显示的那一部分，写在另一个py文件，叫做draw_final.py里面，作为那个py文件的主函数。
然后我的UI程序里面，创造一个子线程，而这个子线程的作用，是启动draw_final.py，这样就能让matplotlib跑在它想要的主线程里面，且不影响我UI程序上数据的监测了。双赢。
draw_final.py中的主要代码如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
import pymongo
def find_final():
--- 去mongodb里面查数据 ---
--- 用matplotlib画图 ---
plt.show()
if __name__ == "__main__":
find_final()
然后是mongo.py文件，里面主要包含多线程的内容，下面为部分代码：
import threading
import os
def draw_final():
os.system("python E:\\desktop\\net9\\draw_final.py")
class myDraw_final(threading.Thread):
def __init__(self):
threading.Thread.__init__(self)
def run(self):
draw_final()
def start_draw_final():
my = myDraw_final()
my.start()
UI界面上的程序中，将按钮与其绑定：
bu1 = Button(self.window, textvariable=self.st1, font=('Arial', 10), command= \
lambda: mongo.start_draw_final())
通过上述的一轮阴险操作，成功欺骗了matplotlib，顺利实现了我们想要的结果。
希望上述的内容，能帮助遇到相同问题情况的人，谢谢大家。
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matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。在使用Python matplotlib库绘制数据图时，需要使用图例标注数据类别，但是传参时，会出现图例解释文字只显示第一个字符，需要在传参时在参数后加一个逗号(应该是python语法，加逗号，才可以把参数理解为元组类型吧)，就可解决这个问题，
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
from pylab import mpl
matplotlib是运行在一个子线程中的，出现了如下警告：`UserWarning: Starting a Matplotlib GUI outside of the main thread will likely fail.`无法使用`matplotlib.backends.backend_qt5agg` 下的 `FigureCanvasQTAgg`直接把图像绘制在UI窗口中
Flask项目实战中使用matplotlib出现报错：set_wakeup_fd only works in main thread of the main interpreter，已解决。
多线程采用import threading库。
2.可能原因：
引入的 import matplotlib.pyplot as plt 是个全局变量，应该就是它引起的线程不安全。
3.解决办法：
觉得线程不安全，那就加锁
from threading import Lock, RLock
lock = Lock()
rlock = RLock()
有些情况下，我们面对实时更新的数据，希望能够在一个窗口中可视化出来，并且能够实时更新，方便我们观察数据的变化，从而进行数据分析，例如：绘制音频的波形，绘制动态曲线等，下面介绍使用matplotlib结合多线程绘制动态图，希望能帮助到有需要的朋友。
本人遇到的场景：最近刚好在学习人工智能中的遗传算法，并且使用该算法求解TSP，了解这个算法的朋友知道这个算法是通过不断迭代，寻找适应度大的最优解，为了了解迭代过程中适应度的变化，我希望能够实时更新迭代过程中的适应度，将其可视化出来（数据量不断增大）
在threading.Thread创建的线程中使用了matplotlib.pyplot来做图，但出现：
UserWarning: Starting a Matplotlib GUI outside of the main thread will likely fail
之后查找Matplotlib官方文档，有这样的描述：
Working with threads:
Matplotlib is not thread-safe: in fact, there ar.
【python 报错解决方法】ValueError: set_wakeup_fd only works in main thread
将python的版本从3.7.3换成了3.10.8
在本项目中，我们使用了 `threading` 库创建了一个新线程，在该线程中绘制跨年烟花。我们使用 `matplotlib` 库的 `scatter` 函数绘制跨年烟花，并使用 `plt.pause` 函数暂停一段时间，再使用 `clear` 函数清除图像。在上述代码中，我们在每次循环中绘制了 5 个跨年烟花。您可以根据自己的需要调整这个数字，使烟花的数量更多。如果希望让烟花放的更多，可以在绘制跨年烟花的函数。python多线程绘制跨年烟花。效果发现不理想，烟花太稀疏。
/home/ubuntu/.virtualenvs/da/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/font_manager.py:1238: UserWarning: findfont: Font family [‘sans-serif’] not found. Falling back to DejaVu Sans.
(prop.get_family(), self.defaultFamily[fontext]))
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