Pythonで、matplotlib にてグラフを表示しようとしているのですが、エラー表示もされず、グラフが表示されません。

前提・実現したいこと

Pythonで、matplotlib にてグラフを表示しようとしているのですが、エラー表示もされず、グラフが表示されません。
簡単なグラフはmatplotlib にて表示ができるのですが、下記コードではグラフが表示されません。

コード自体は、
https://github.com/istellartech/OpenGoddard/blob/master/examples/10_Low_Thrust_Orbit_Transfer.py
のオープンソースを自分のパソコンで試しているだけで、コード自体に問題はないと思っております。

このコードはOpenGoddardと呼ばれる、最適化問題に使われているコードだそうで、
https://github.com/istellartech/OpenGoddard
から、
$ pip install OpenGoddard

にて、ダウンロードをして使っています。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーは発生していません。plt.show()が動いていません。

該当のソースコード

python
1# -*- coding: utf-8 -*-
2# Copyright 2017 Interstellar Technologies Inc. All Rights Reserved.
3
4from __future__ import print_function
5import numpy as np
6import matplotlib.pyplot as plt
7from OpenGoddard.optimize import Problem, Guess, Condition, Dynamics
8
9class Ball:
10    def __init__(self):
11        self.g = 1.0  # gravity
12        self.l = 1.0  # goal
13        self.h = 0.1  # limit
14        self.theta0 = np.deg2rad(30)  # limit and initial angle
15
16
17def dynamics(prob, obj, section):
18    x = prob.states(0, section)
19    y = prob.states(1, section)
20    v = prob.states(2, section)
21    theta = prob.controls(0, section)
22
23    g = obj.g
24
25    dx = Dynamics(prob, section)
26    dx[0] = v * np.sin(theta)
27    dx[1] = v * np.cos(theta)
28    dx[2] = g * np.cos(theta)
29    return dx()
30
31
32def equality(prob, obj):
33    x = prob.states_all_section(0)
34    y = prob.states_all_section(1)
35    v = prob.states_all_section(2)
36    theta = prob.controls_all_section(0)
37    tf = prob.time_final(-1)
38
39    result = Condition()
40
41    # event condition
42    result.equal(x[0], 0.0)
43    result.equal(y[0], 0.0)
44    result.equal(v[0], 0.0)
45    result.equal(x[-1], obj.l)
46
47    return result()
48
49
50def inequality(prob, obj):
51    x = prob.states_all_section(0)
52    y = prob.states_all_section(1)
53    v = prob.states_all_section(2)
54    theta = prob.controls_all_section(0)
55    tf = prob.time_final(-1)
56
57    result = Condition()
58
59    # lower bounds
60    result.lower_bound(tf, 0.1)
61    result.lower_bound(y, 0)
62    result.lower_bound(theta, 0)
63
64    # upper bounds
65    # result.upper_bound(theta, np.pi/2)
66    # result.upper_bound(y, x * np.tan(obj.theta0) + obj.h)
67
68    return result()
69
70
71def cost(prob, obj):
72    tf = prob.time_final(-1)
73    return tf
74
75
76def cost_derivative(prob, obj):
77    jac = Condition(prob.number_of_variables)
78    # index_tf = prob.index_time_final(0)
79    index_tf = prob.index_time_final(-1)
80    jac.change_value(index_tf, 1)
81    return jac()
82
83# ========================
84plt.close("all")
85plt.ion()
86# Program Starting Point
87time_init = [0.0, 2.0]
88n = [20]
89num_states = [3]
90num_controls = [1]
91max_iteration = 30
92
93flag_savefig = False
94
95savefig_dir = "01_Brachistochrone/normal_"
96
97# ------------------------
98# set OpenGoddard class for algorithm determination
99prob = Problem(time_init, n, num_states, num_controls, max_iteration)
100obj = Ball()
101
102# ========================
103# Initial parameter guess
104theta_init = Guess.linear(prob.time_all_section, np.deg2rad(30), np.deg2rad(30))
105# Guess.plot(prob.time_all_section, theta_init, "gamma", "time", "gamma")
106# if(flag_savefig):plt.savefig(savefig_dir + "guess_gamma" + savefig_add + ".png")
107
108x_init = Guess.linear(prob.time_all_section, 0.0, obj.l)
109# Guess.plot(prob.time_all_section, x_init, "x", "time", "x")
110# if(flag_savefig):plt.savefig(savefig_dir + "guess_x" + savefig_add + ".png")
111
112y_init = Guess.linear(prob.time_all_section, 0.0, obj.l / np.sqrt(3))
113# Guess.plot(prob.time_all_section, theta_init, "y", "time", "y")
114# if(flag_savefig):plt.savefig(savefig_dir + "guess_y" + savefig_add + ".png")
115
116prob.set_states_all_section(0, x_init)
117prob.set_states_all_section(1, y_init)
118prob.set_controls_all_section(0, theta_init)
119
120# ========================
121# Main Process
122# Assign problem to SQP solver
123prob.dynamics = [dynamics]
124prob.knot_states_smooth = []
125prob.cost = cost
126prob.cost_derivative = cost_derivative
127prob.equality = equality
128prob.inequality = inequality
129
130prob.solve(obj)
131
132# ========================
133# Post Process
134# ------------------------
135# Convert parameter vector to variable
136x = prob.states_all_section(0)
137y = prob.states_all_section(1)
138gamma = prob.controls_all_section(0)
139time = prob.time_update()
140
141# ------------------------
142# Visualizetion
143print("--Visualizetion--")
144plt.figure()
145plt.subplot(2, 1, 1)
146plt.plot(time, x, marker="o", label="x")
147plt.plot(time, y, marker="o", label="y")
148for line in prob.time_knots():
149    plt.axvline(line, color="k", alpha=0.5)
150plt.grid()
151plt.ylabel("velocity [m/s]")
152plt.legend(loc="best")
153
154plt.subplot(2, 1, 2)
155plt.plot(time, gamma, marker="o", label="gamma")
156for line in prob.time_knots():
157    plt.axvline(line, color="k", alpha=0.5)
158plt.grid()
159plt.xlabel("time [s]")
160plt.ylabel("angle [rad]")
161plt.legend(loc="best")
162plt.show()
163if(flag_savefig): plt.savefig(savefig_dir + "plot" + ".png")
164
165x_wall = np.linspace(0, obj.l)
166y_wall = x_wall * np.tan(obj.theta0) + obj.h
167plt.figure()
168plt.plot(x, y, marker="o", label="trajectry")
169#plt.plot(x_wall, y_wall, color = "k", label = "wall")
170plt.axhline(0, color="k")
171plt.axvline(0, color="k")
172plt.axvline(obj.l, color="k")
173plt.grid()
174plt.xlabel("x [m]")
175plt.ylabel("y [m]")
176plt.ylim([-0.02, 0.6])
177plt.legend(loc="best")
178plt.gca().invert_yaxis()
179if(flag_savefig): plt.savefig(savefig_dir + "trajectry" + ".png")
180
181plt.show()

試したこと

先日、tkinterを使えるように実装をし直しました。
元々のパイソンではtkinterが使えず、他のコードで_tkinterエラーが出たため、
https://github.com/pyenv/pyenv/issues/1375#issuecomment-524280004
上記のやり方で、tkinterを使えるように、pythonをダウンロードし直しました。

これ自体に問題があったのでしょうか。
下記のような

python
1import matplotlib.pyplot as plt
2import numpy as np
3
4x = np.linspace(0, 10, 10000)
5
6plt.figure() 
7
8plt.plot(x, np.sin(x)) 
9plt.plot(x, np.cos(x)) 
10plt.show()
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