在科研工作中，清晰准确的数据展示是至关重要的。无论是为学术论文配图，还是为研究成果做可视化展示，选择合适的绘图工具都能大大提升效率和质量。
本文为大家整理了8款市面上最好用的科研绘图工具，它们不仅功能强大，还支持高度定制化的图表设计，帮助你从简单的图表生成到复杂的大数据展示，轻松实现专业数据可视化。
注：以下工具排名不分先后。
Hiplot ——华为开源的大数据可视化工具
Hiplot是由国内巨头华为开发的开源大数据可视化工具，专为科学研究和数据分析设计，它支持多种图表类型，如热力图、平行坐标图、分布图等，适用于多维度大数据的可视化展示。
使用感受：
支持中文，操作方便，上手难度低。
图表生成速度快，特别适合大规模数据的可视化。
开源工具，完全免费，强烈推荐。
缺点解析：
主要用于数据可视化，缺少高级的数据分析功能，适合需要重点展示数据的用户。
ChiPlot ——中文科研绘图平台
ChiPlot支持多种常见的科研图表制作，如箱线图、散点图、折线图、柱状图等，操作简单，适合不熟悉编程的科研人员。
使用感受：
内置模板丰富，用户只需上传数据即可生成科研图表。
支持中文，适合国内科研人员使用。
免费版功能受限，仅提供基础图表生成功能。
缺点解析：
功能扩展性有限，适合基础数据可视化，不适合复杂的数据分析需求。
收费版提供更多高级模板和功能，88元一年。
OriginLab ——专业数据分析与绘图工具
OriginLab支持多种二维、三维图形的创建，包括散点图、曲线图、柱状图、热力图等，且内置丰富的分析工具，此外，OriginLab还支持脚本编程，帮助用户自动化数据处理和图表生成。
使用感受：
数据处理和绘图功能非常全面，适合处理大量实验数据或复杂分析结果。
操作界面友好，即使是没有编程基础的用户也能轻松上手。
桌面版支持中文。
缺点解析：
初次使用需要花时间学习完整功能。
价格昂贵，最低690元一年起。
Matplotlib ——Python中的科学绘图库
Matplotlib基于Python的开源绘图库，广泛应用于科学计算和数据可视化，支持二维图形的灵活绘制，能够创建折线图、散点图、条形图、饼图等，常用于高级科研数据的可视化。
使用感受：
灵活强大，能够精确控制图形的每一个细节，适合专业科研人员。
使用难度较高，需要具备一定的编程能力。
完全免费开源，强烈推荐。
缺点解析：
初学者可能需要一些时间学习如何使用并生成图表。
GraphPad Prism ——科学绘图与统计分析工具
GraphPad Prism是一款集数据分析、统计和绘图功能于一体的工具，广泛应用于生物、医学和社会科学领域的科研工作中，它的界面直观，支持多种常用图表的生成，如散点图、折线图、箱线图、柱状图等，同时提供详细的统计分析工具。
使用感受：
统计分析和图形绘制一体化的设计减少了在不同软件间切换的麻烦，提升了工作效率。
有免费试用，但主要功能受限。
缺点解析：
相比于其他软件，功能扩展性有限，适合特定领域的研究人员。
价格昂贵，最低450元一年起。
BioRender ——专为科研插图设计的在线工具
BioRender 、是一款专为生物和医学科研人员设计的在线插图工具，它提供了丰富的科学插图库，用户可以通过拖放的方式轻松创建复杂的生物学或医学图表，适用于论文发表、演示文稿和教学材料的制作。
使用感受：
内置的科学图标库非常适合科研人员快速制作高质量的插图，不需要任何绘图经验，尤其适合那些没有设计背景的科研人员。
有免费版但功能受限，只有付费版才能获得完整的图标库和高级功能。
缺点解析：
价格过于昂贵，最低1000元一年起。
Adobe Illustrator ——专业图形设计软件
Adobe公司出品的专业级的矢量图形设计软件，被广泛用于科研插图的制作，特别是复杂的图形和自定义图标设计，支持高精度的绘图和排版，适合那些需要精细设计插图的科研人员。
使用感受：
行业标准的设计软件，插图制作上几乎没有限制，适合那些需要高质量图表、图标和海报的用户。
绘图功能十分强大，能够帮助科研人员创建符合出版标准的插图。
无官方免费，仅试用版本。
缺点解析：
初次使用时需要花费较长时间学习。
定价偏高，最低约150元一月起。
Inkscape ——免费开源的矢量绘图工具
Inkscape是一款功能强大的开源矢量绘图工具，适用于制作科研插图、图表和海报，提供了类似于Adobe Illustrator的功能，适合需要高精度绘图但预算有限的科研人员。
使用感受：
在创建科学插图和设计方面表现优异，功能全面。
界面简洁，使用起来相对直观，能够满足科研插图的大多数需求。
开源工具，完全免费。
缺点解析：
某些功能和用户体验上不如Adobe Illustrator顺畅。
