还有个更炫酷的可交互式绘图，大家自己戳开看吧：
http://nbviewer.ipython.org/github/plotly/python-user-guidechaocc/blob/master/s0_getting-started/s0_getting-started.ipynb
哼哼，完爆了吧~~~~\(≧▽≦)/~
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遇到安装问题的请尝试Anaconda这个Python发行版。下载安装后直接使用即可，它几乎预装了所有要用到的科学计算及可视化的库。
有盆友在评论里说希望能有完整的教程，确实就这个答案来说，离实际使用还有很大的距离，网上相关的中文资料也不多。不过真要写起来这个答案也装不下，况且写在这个问题下也不是很恰当。等到那天我有专栏了再说吧，到时候也许会写一个关于可视化的系列教程。
方法二
作者｜阿昆
https://www.zhihu.com/question/21664179/answer/1182984311
翻遍这个问题下的所有回答，发现凡是提到Matlab的，其评价中常有‘锯齿’，‘菜鸟’，‘难看’，‘不忍直视’等标签。
然而，2020年了，技术提升了，观念进步了，当一些基本问题解决后，Matlab还那么‘不堪’吗？
观察Mathematica、Origin、Python/matplotlib、R/ggplot2等软件绘制的数据、结果图，其与Matlab图的差异主要体现在点、线、面等对象属性（位置、尺寸、颜色等）的不同上。
既然只是属性的不同，那是不是只要修改一下这些信息，就可以实现各种软件绘图风格之间的转换了呢？
答案是肯定的。
比如，这是高赞回答 @冯昱尧用Python/matplotlib绘制的一幅图：
我们用Matlab默认属性来绘制，效果是这样的（没加误差棒）：
