在C++中使用Matplotlib进行绘图时，可以采用一些性能优化技巧来提高绘图速度和减小内存占用
使用向量化操作：尽量避免使用循环，而是使用NumPy等库提供的向量化操作。这样可以减少代码中的循环次数，提高运行速度。
减少数据量：在绘制大量数据时，可以考虑对数据进行降采样或者使用滑动窗口等方法，以减少需要绘制的数据点数量。
使用合适的数据结构：使用NumPy数组而不是Python列表来存储数据，因为NumPy数组在内存中是连续分配的，访问速度更快。
避免不必要的计算：在绘制图形时，尽量避免进行不必要的计算，例如在循环中重复计算相同的值。可以将这些值预先计算并存储起来，以减少计算量。
使用缓存：对于计算量较大的操作，可以考虑使用缓存来存储计算结果，以便在后续操作中重复使用。
使用多线程或多进程：在处理大量数据时，可以考虑使用多线程或多进程来并行处理数据，以提高运行速度。
选择合适的绘图库：根据实际需求选择合适的绘图库，例如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。不同的库在性能和功能上有所差异，选择合适的库可以提高绘图速度和质量。
优化图形参数：在绘制图形时，尽量减少不必要的参数设置，例如减少坐标轴标签、网格线等。这些参数会增加绘图的复杂度，降低绘图速度。
使用子图：当需要绘制多个图形时，可以考虑使用子图（subplot）来组织图形，以减少绘图的重复计算和内存占用。
分批绘制：当需要绘制大量图形时，可以考虑将图形分批绘制，以减少内存占用和提高运行速度。
通过以上技巧，可以在C++中使用Matplotlib时提高绘图性能和减小内存占用。