一、通用型科研绘图工具
Origin - 覆盖统计分析、信号处理、3D绘图等功能，模板丰富且支持自定义。
- 适用场景：生命科学、工程学、物理学等多领域。
GraphPad Prism
- 专注生物医学领域，提供t检验、线性回归等统计分析，支持双Y轴、生存分析图等复杂图表。
- 适用场景：生物医学研究、基础医学实验。
Excel
- 基础数据处理与简单图表（如3D饼图），适合小规模数据可视化。
- 适用场景：初步数据整理、低分辨率需求场景。
二、专业领域专用软件
MATLAB
- 强大的数值计算与可视化平台，支持自定义图形、交互式操作，广泛应用于工程、物理等领域。
- 适用场景：算法开发、工程模拟、金融建模。
SPSS
- 专注统计分析，提供数据挖掘、可视化功能，国际学术界认可度高。
- 适用场景：社会科学、市场调研、医学统计。
Hiplot
- 华为开源的大数据可视化工具，支持多数据源整合，适合机器学习项目。
- 适用场景：大数据分析、实时可视化。
三、编程与交互式工具
Python（Matplotlib/Plotly）
- Matplotlib：基础绘图库，兼容性强，适合快速生成图表。
- Plotly：支持3D图形、动态交互，适合数据探索与报告。
R（ggplot2）
- 基于语法的统计绘图，擅长复杂图表（如火山图、热图）。
- 适用场景：统计分析、学术论文插图。
四、其他常用工具
Adobe Illustrator： 用于图表后期编辑、矢量排版，常与其他工具配合使用。 Cinema 4D
选择建议
数据量与复杂度：小规模数据可选Excel或Python，大规模数据推荐Origin、MATLAB。
领域需求：生物医学领域优先考虑Prism，工程物理领域侧重Origin或MATLAB，统计分析依赖SPSS。
预算与平台：开源工具如Hiplot、Python库成本低，商业软件如Origin、MATLAB功能全面但需授权。
（注：具体选择需结合实际数据规模、分析需求及预算等因素综合考量。）
