您必须使用fig.canvas.mpl_connect（）捕获按键事件

fig = plt.figure()
keep_ploting = True

def on_key(event):
    global keep_ploting 
    keep_ploting = False

while keep_ploting:
    data1 = ser.readline()
    print(data1.decode())
    x1.append(i)
    y1.append(data1.decode())
    plt.plot(x1, y1)
    plt.title('Temperature')
    i += 1
    plt.pause(0.005)
    plt.show(block=False)
    
    fig.canvas.mpl_connect('key_press_event', on_key)

在这种情况下，它在任何键事件之后中断循环，您可以定义一个指定键来中断循环或采取某些操作。
this question是关于鼠标点击事件的，但你会发现更多有用的信息。

close event更适合你的任务。由于plt.pasue()也会触发此事件，因此您可以使用其他命令来更新您的图形。
其逻辑是：首先画一个图，不要关闭它。在每次迭代中，您只需更新数据并重新绘制它。这比每次迭代中的显示/关闭图形更快。
但是，如果您想使绘图与COM 3事件同步，这仍然是困难的，因为仍然会有延迟。
您可以参考Fast Live Plotting in Matplotlib / PyPlot以使更新更快。
以下是我的demo：

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

close_flag = 0

x = np.arange(0, 10)
y = np.arange(0, 10)

# to handle close event.
def handle_close(evt):
    global close_flag # should be global variable to change the outside close_flag.
    close_flag = 1
    print('Closed Figure!')

plt.ion()
fig, ax = plt.subplots()
fig.canvas.mpl_connect('close_event', handle_close) # listen to close event
line, = plt.plot(x, y)

t = 0
delta_t = 0.1
while close_flag == 0:
    if abs(t - round(t)) < 1e-5:
        print(round(t))
    
    x = x + delta_t
    y = y - delta_t
    line.set_data(x, y) # change the data in the line.
    
    ax.relim() # recompute the axes limits.
    ax.autoscale_view() # update the axes limits.
    
    fig.canvas.draw() # draw the figure
    fig.canvas.flush_events() # flush the GUI events for the figure.
    # plt.show(block=False)
    time.sleep(delta_t) # wait a little bit of time
    
    t += delta_t
    
    if close_flag == 1:
        break

print('ok')