Python是一种广泛使用的编程语言，它的绘图库Matplotlib可以使用不同的图表类型，以及自定义的颜色、标签和线条类型等。Matplotlib的draw_artist方法可以在已完成的绘图基础上添加或更新图像。不过，Matplotlib的默认画笔速度较慢，而且绘图过程中频繁刷新使绘制效果更为缓慢。但是，我们可以通过以下几种方法来提高Python画笔速度：

# 导入模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time
# 创建子图
fig, ax = plt.subplots()
# 关闭交互模式
plt.ion()
# 隐藏坐标轴和边框
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)
# 创建点数组
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
# 创建点绘图对象
line, = ax.plot(x, y, 'r')
# 绘制曲线
tstart = time.time()
for i in range(100):
y = np.sin(x + i/10.0)
line.set_ydata(y)
plt.draw()
plt.pause(0.001)
print('FPS: {}'.format(100/(time.time()-tstart)))
# 关闭交互模式
plt.ioff()
# 显示图像
plt.show()

以上的代码实现了Sin曲线的动态绘制。我们把plt.subplots()得到的figure对象和子图对象分别存储在变量fig和ax中，然后运用ax.set_xticks([])、ax.set_yticks([])和相关的spines方法来隐藏坐标轴和边框。同时，我们还关闭了Matplotlib的交互模式，这样可以有效加速图形的绘制过程。

最后执行绘图循环，循环体内通过调整line对象的ydata属性，来更新曲线的y坐标，然后使用plt.draw()和plt.pause()刷新图像并提高绘图速度。在循环结束后，我们再次关闭Matplotlib的交互模式，并通过调用plt.show()来显示图像。