一、编程类绘图工具

MATLAB

- 专业数值计算与可视化软件，提供丰富的绘图函数（如`plot`、`scatter`、`fplot`等），支持二维/三维曲线绘制及自定义设置。

- 适用场景：工程计算、科学模拟等需要高精度绘图的领域。

Python

- 广泛使用的编程语言，依赖Matplotlib、Seaborn、Plotly等库：

- Matplotlib：

基础绘图库，支持多种曲线类型和自定义样式；

- Seaborn：基于Matplotlib，提供更高级的统计可视化功能；

- Plotly：支持交互式图表，适合Web应用开发。

- 适用场景：数据分析、机器学习项目及快速原型开发。

R语言

- 专注统计分析的编程语言，核心绘图包包括：

- ggplot2：

基于图形语法，适合复杂数据可视化（如折线图、散点图）；

- lattice：提供格子图系统，便于多维数据展示。

- 适用场景：学术研究、统计报告及数据探索。

Java

- 通用编程语言，可用JFreeChart、JavaFX等库绘制图表：

- JFreeChart：

支持多种图表类型，包括曲线图；

- JavaFX：内置绘图功能，适合桌面应用开发。

- 适用场景：企业级应用、大型系统集成。

JavaScript （Web开发）

- 主要依赖D3.js、Chart.js等库：

- D3.js：

数据驱动文档库，可创建高度定制化的动态图表；

- Chart.js：简单易用，适合快速生成网页图表。

- 适用场景：网页应用、实时数据可视化。

二、非编程类绘图工具

Excel

- 办公软件内置绘图功能，支持折线图、散点图等基础图表，适合快速生成简单可视化。

- 适用场景：日常办公、基础数据展示。

Tableau

- 商业智能工具，提供直观的拖拽界面，支持复杂交互式曲线图，适合数据分析师和业务决策。

- 适用场景：企业数据可视化、仪表盘制作。

三、其他选择

MATLAB：

适合工程、物理等领域的数值计算与可视化；

Python：适合数据科学、机器学习及快速开发；

R语言：适合统计分析、学术研究；

Excel：适合基础数据可视化需求；

Tableau：适合商业智能场景。

根据具体需求选择工具，例如：

数据科学家优先考虑Python或R；

工程领域推荐MATLAB；

需要交互性或Web展示时选择JavaScript或Tableau。