在C++中，使用图表库（如Matplotlib-cpp、Gnuplot等）进行性能优化时，可以采取以下策略：
选择合适的图表库：根据项目需求和性能要求，选择一个适合的图表库。例如，如果需要实时绘制大量数据，可以选择Gnuplot，因为它具有较高的性能和低内存占用。
减少数据量：在绘制图表时，尽量减少传递给图表库的数据量。这可以通过对数据进行降采样、平滑或者使用更简单的数据结构来实现。
使用缓存：将计算结果或者生成的图表缓存起来，避免重复计算。这可以通过使用内存缓存、文件缓存或者数据库缓存来实现。
多线程和并行计算：利用多核处理器的优势，将计算任务分配到不同的线程上，从而提高性能。C++11引入了线程支持库，可以方便地实现多线程编程。
使用Just-In-Time编译：对于需要实时更新的图表，可以使用Just-In-Time编译技术，如LLVM，将计算密集型任务编译成本地代码，从而提高性能。
优化图表渲染：对于复杂的图表，可以考虑使用硬件加速技术，如OpenGL，以提高渲染性能。此外，还可以通过调整图表的参数，如颜色、线条宽度等，来提高渲染速度。
减少图表更新频率：对于需要实时更新的图表，可以考虑降低更新频率，以减少计算和渲染的负担。
使用专业的图形硬件：对于需要处理大量数据的图表，可以考虑使用专业的图形硬件，如GPU，以提高性能。
代码优化：对于计算密集型任务，可以考虑使用优化的算法和数据结构，以提高性能。此外，还可以使用编译器优化选项，如开启内联、循环展开等，以提高代码执行效率。
分布式计算：对于非常大的数据集，可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Spark，将计算任务分布到多台计算机上，从而提高性能。
总之，在进行C++图表库的性能优化时，需要根据项目需求和实际情况，综合考虑多种因素，采取合适的策略。