matplotlibを用いた異なるウィンドウ間でのインタラクティブプロット

pyplot は ステートフル インターフェイスです。

ステートフルとは、システムが現在の状態を表すデータなどを保持しており、その内容を処理に反映させる方式。同じ入力に対する出力が常に同じとは限らず、内部の状態次第で変わることがある。
例えば、対話型のシステムで直前のやり取りの内容を覚えておき、最終的な処理結果にその内容が反映されるような方式をステートフルであるという。これに対し、内部に状態を保持せずに、入力値のみから出力を決定する方式をステートレス（stateless）という。

matplotlib には current figure、current axes という状態を内部に持っており、例えば pyplot.plot() で描画する命令を実行すると、current axes に対してその命令が実行されるようになっています。
そのため、pyplot の関数を呼び出すときはどの figure もしくは axes に対する命令なのかというのを意識してください。

現在の current figure、current axes はそれぞれ plt.gcf(), plt.gca() で取得できます。(get current figure, get current axes の略)

逆に current axes は plt.sca(ax) で設定できます。(set current axes の略)
current figure の設定は plt.scf() という関数はないのですが、plt.figure(number) で設定します。

matplotlib は figure オブジェクトを number という番号で管理していますので、current figure にしたい figure の number を指定します。(Figure.number で取得可能)

改善案

以上の話を踏まえると、plt.draw() するときにスライダーでない方の Figure が current figure になっていないといけないので、plt.figure(self.fig2.number) で設定します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.widgets import Slider

class Test:
    def __init__(self):
        # figure1
        self.fig1 = plt.figure(figsize=(4, 3))
        self.parameter = plt.axes([0.1, 0.05, 0.8, 0.1])
        self.p_slider = Slider(self.parameter, 'P', -1, 1, valinit=0)
        self.p_slider.on_changed(self.update)
        # figure2
        self.fig2, self.ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))
        self.line, = self.ax.plot([], [])
        plt.show()

    def update(self, val):
        print(id(plt.gcf()), id(self.fig2))  # オブジェクトが同じか確認すると、違うことがわかる
        self.line.set_data([0, self.p_slider.val], [0, self.p_slider.val])
        plt.figure(self.fig2.number)
        plt.draw()


if __name__ == '__main__':
    main = Test()