最小示例

例如，这里是一个最小的可重复示例，尽可能地使其看起来像您的代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ts = np.linspace(0,10,101)
h=np.sin(ts)
inflow=np.cos(ts)
Q=np.tan(ts)
h_th=np.exp(ts)

plt.figure(1,figsize=(12,5))
plt.ion()
plt.show()

for i in range(100):
    plt.clf()
    plt.subplot(4,1,1)
    plt.plot(ts[0:i+1],h[0:i+1],'r-',linewidth=3,label='water level')
    plt.ylabel('Head Level (m)')
    plt.legend(loc='best')
    plt.subplot(4,1,2)
    plt.plot(ts[0:i+1],inflow[0:i+1]*60,'b--',linewidth=3,label='inflow')
    plt.ylabel('Inflow in (m3/min)')    
    plt.legend(loc='best')
    plt.subplot(4,1,3)
    plt.plot(ts[0:i+1],Q[0:i+1],'g-',linewidth=3,label='outflow')
    plt.ylabel('Outflow (m3/min)')
    plt.xlabel('Time (min)')
    plt.legend(loc='best')        
    plt.subplot(4,1,4)
    plt.plot(ts[0:i+1],h_th[0:i+1],'y-',linewidth=3,label='overflow')
    plt.ylabel('Overflow')
    plt.xlabel('Time (min)')
    plt.legend(loc='best')
    #plt.legend(loc='best') # I don't think you need it twice
    plt.pause(0.1) # Reduced to 0.1, because I am not patient.
    # plt.show() #Not really needed, but works also with it

请注意，它是在我的电脑上工作。唯一的区别与您的代码（除了轻微的变化注解，但这不会改变任何动画工作与否;当然，创建一个最小的例子，但是我假设你的完整代码包含了计算Q，inflow，......所需的内容，并且，不知何故，你迭代了i，否则你不会期望任何动画。很难确定，因为即使你的完整代码也不包含任何这类内容，只有一个静态的绘图，和一些注解部分试图动画它。同样的问题我已经提到过了，例如，没有定义i），你的代码的唯一的另一个不同之处是，我取消了对初始的plt.ion()和plt.show()的注解，但是我假设，既然你输入了那个代码（并且注解了它），你已经尝试过了。
但是，我的最小示例确实生成了动画。

更新数据

现在，这还不是正确的方法。因为在这里，你要在每次迭代中重建整个情节。包括图例，标签等等。这太重了。
你应该做的是只画一次图，然后只更新数据。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ts = np.linspace(0,10,101)
h=np.sin(ts)
inflow=np.cos(ts)
Q=np.tan(ts)
h_th=np.exp(ts)

plt.figure(1,figsize=(12,5))
plt.ion()
plt.show()

i=0
plt.clf()
ax1=plt.subplot(4,1,1)
pl1,=plt.plot(ts[0:i+1],h[0:i+1],'r-',linewidth=3,label='water level')
plt.ylabel('Head Level (m)')
plt.legend(loc='best')
ax1.set_ylim(-1,1)
ax2=plt.subplot(4,1,2)
pl2,=plt.plot(ts[0:i+1],inflow[0:i+1]*60,'b--',linewidth=3,label='inflow')
plt.ylabel('Inflow in (m3/min)')    
plt.legend(loc='best')
ax3=plt.subplot(4,1,3)
ax3.set_xlim(ts[0], ts[100])
ax3.set_ylim(-5,5)
pl3,=plt.plot(ts[0:i+1],Q[0:i+1],'g-',linewidth=3,label='outflow')
plt.ylabel('Outflow (m3/min)')
plt.xlabel('Time (min)')
plt.legend(loc='best')        
ax4=plt.subplot(4,1,4)
ax4.set_xlim(ts[0], ts[100])
pl4,=plt.plot(ts[0:i+1],h_th[0:i+1],'y-',linewidth=3,label='overflow')
plt.ylabel('Overflow')
plt.xlabel('Time (min)')
plt.legend(loc='best')
#plt.legend(loc='best')

for i in range(100):
    pl1.set_data(ts[0:i+1], h[0:i+1])
    ax1.set_xlim(ts[0],ts[i])
    pl2.set_data(ts[0:i+1], inflow[0:i+1])
    ax2.set_xlim(ts[0],ts[i])
    ax2.set_ylim(min(inflow[0:i+1]), max(inflow[0:i+1]))
    pl3.set_data(ts[0:i+1], Q[0:i+1])
    pl4.set_data(ts[0:i+1], h_th[0:i+1])
    ax4.set_ylim(min(h_th[0:i+1]), max(h_th[0:i+1]))
    plt.pause(0.1)

x和y限制的样式不同（固定或不固定）。
与之前的变化是，我只画一次，变量中保留两个东西：axes（ax1, ax2, ax3, ax4），我需要调用set_xlim和set_ylim。“artist”是plot的返回值。我需要更新数据。
所以不需要每次都重新创建布局、图例、轴、样式、子图......。只是更新数据。
动画
这也是重新发明轮子。虽然我经常这样做。例如，当我想把它集成到另一个“主循环”（GUI或其他东西）中时。
有一个专门的动画模块。它做的事情和我做的完全一样。但是更高效（只更新改变的像素，与主循环交互而不需要显式暂停，等等）。

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

ts = np.linspace(0,10,101)
h=np.sin(ts)
inflow=np.cos(ts)
Q=np.tan(ts)
h_th=np.exp(ts)

fig=plt.figure(1,figsize=(12,5))

i=0
ax1=plt.subplot(4,1,1)
pl1,=plt.plot(ts[0:i+1],h[0:i+1],'r-',linewidth=3,label='water level')
plt.ylabel('Head Level (m)')
plt.legend(loc='best')
ax1.set_ylim(-1,1)
ax2=plt.subplot(4,1,2)
pl2,=plt.plot(ts[0:i+1],inflow[0:i+1]*60,'b--',linewidth=3,label='inflow')
plt.ylabel('Inflow in (m3/min)')    
plt.legend(loc='best')
ax3=plt.subplot(4,1,3)
ax3.set_xlim(ts[0], ts[100])
ax3.set_ylim(-5,5)
pl3,=plt.plot(ts[0:i+1],Q[0:i+1],'g-',linewidth=3,label='outflow')
plt.ylabel('Outflow (m3/min)')
plt.xlabel('Time (min)')
plt.legend(loc='best')        
ax4=plt.subplot(4,1,4)
ax4.set_xlim(ts[0], ts[100])
pl4,=plt.plot(ts[0:i+1],h_th[0:i+1],'y-',linewidth=3,label='overflow')
plt.ylabel('Overflow')
plt.xlabel('Time (min)')
plt.legend(loc='best')
#plt.legend(loc='best')

def myAnimation(i):
    if i<1: return [] # No need to update frame 0, we already drawn it
    pl1.set_data(ts[0:i+1], h[0:i+1])
    ax1.set_xlim(ts[0],ts[i])
    pl2.set_data(ts[0:i+1], inflow[0:i+1])
    ax2.set_xlim(ts[0],ts[i])
    ax2.set_ylim(min(inflow[0:i+1]), max(inflow[0:i+1]))
    pl3.set_data(ts[0:i+1], Q[0:i+1])
    pl4.set_data(ts[0:i+1], h_th[0:i+1])
    ax4.set_ylim(min(h_th[0:i+1]), max(h_th[0:i+1]))
    return [pl1, pl2, pl3, pl4]

theAnim = animation.FuncAnimation(fig, myAnimation, frames=100, interval=100, repeat=False)
plt.show()

这里的主要变化是我导入了animation，将图形保存在变量fig中，并创建了一个回调来更新数据（循环是animation的工作）。注意，回调需要返回一个数组，其中包含“艺术家”所做的更改。这里，所有这些都是[pl1, pl2, pl3, pl4]。
还要注意的是，即使我从来没有使用过这个变量（至少现在是这样），我也需要保存FuncAnimation调用theAnim变量的结果，因为如果我不这样做，垃圾收集器会在一段时间后删除那个返回值，而且这个破坏也意味着动画本身的破坏。

创建gif（或mp4等）

你还没有问过这个问题，但是失败的尝试和代码中的注解表明，一旦你让动画工作起来，你希望能够把结果保存在movie中（或者gif中，我在这里会这样做，以便能够在这里包含结果）
使用animation模块，这非常简单。
只需在代码的最后添加

theAnim.save("anim.gif")

(If如果同时保留.save和plt.show，则只有在关闭绘图窗口后，动画才会保存到文件中。如果注解plt.show()行，则不会打开窗口，但会创建包含动画的文件）