有几种方法可以提高matplotlib绘图的速度：
使用合适的绘图引擎：matplotlib默认使用的是agg绘图引擎，可以通过设置使用其他引擎来提高绘图速度。例如，可以使用更快的Cairo引擎，可以通过在脚本开头添加以下代码来实现：
import matplotlib
matplotlib.use('Cairo')
import matplotlib.pyplot as plt
减少数据量：绘制大量数据点会导致绘图速度较慢。可以考虑减少数据点的数量，或者通过降采样的方式减少数据量，例如只绘制每个第n个数据点：
x = x[::n]
y = y[::n]
plt.plot(x, y)
使用矢量图形格式：矢量图形格式（如SVG、PDF）可以比位图格式（如PNG、JPEG）更快地渲染和显示。可以将绘图保存为矢量图形格式，或者在绘制过程中使用矢量图形格式进行显示：
plt.savefig('plot.svg', format='svg')
# 或者
plt.savefig('plot.pdf', format='pdf')
使用并行绘图：使用多线程或多进程并行绘图可以加快绘图速度。可以将绘图任务分成多个子任务，并使用多线程或多进程同时执行这些子任务。可以使用Python内置的threading或multiprocessing模块来实现并行绘图。
使用其他绘图库：除了matplotlib，还有其他一些绘图库可以提供更快的绘图速度，例如seaborn、plotly等。可以尝试使用这些库来加快绘图速度。
需要注意的是，绘图速度不仅取决于绘图库本身，还受到计算机硬件性能、数据量大小等因素的影响。因此，通过优化绘图代码和使用合适的绘图设置，可以在一定程度上提高matplotlib绘图的速度。
