在处理和显示大规模数据集时，Matplotlib可以通过以下方法来优化性能和可视化效果：

使用subplot：将大规模数据集分割成多个子图，并分别显示在不同的subplot中，可以减少单个图形的数据量，提高显示效率。

使用散点图：对于大规模数据集，可以使用散点图来展示数据分布和关系，而不是直方图或折线图等方式，以避免数据点重叠和混乱。

使用颜色映射：通过使用颜色映射来表示数据点的密度或数值，可以更直观地展示大规模数据集的特征和趋势。

降采样：对数据集进行降采样处理，可以减少数据量，提高绘图速度，并保留数据集的主要特征。

使用动画：对于大规模数据集，可以使用动画效果来展示数据的变化和趋势，而不是一次性显示所有数据点。

使用热图：对于大规模数据集，可以使用热图来展示数据的分布和相关性，同时通过调整颜色映射来突出不同区域的特征。

通过以上方法，可以更有效地处理和显示大规模数据集，并提高可视化效果和用户体验。