遇到安裝問題的請嘗試Anaconda這個Python發行版。下載安裝後直接使用即可，它幾乎預裝了所有要用到的科學計算及視覺化的庫。
有盆友在評論裏說希望能有完整的教程，確實就這個答案來說，離實際使用還有很大的距離，網上相關的中文資料也不多。不過真要寫起來這個答案也裝不下，況且寫在這個問題下也不是很恰當。等到那天我有專欄了再說吧，到時候也許會寫一個關於視覺化的系列教程。
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強烈推薦 Python 的繪圖模組
matplotlib: python plotting。畫出來的圖真的是高端大氣上檔次，低調奢華有內涵~ 適用於從 2D 到 3D，從純量到向量的各種繪圖。能夠保存成從 eps, pdf 到 svg, png, jpg 的多種格式。並且 Matplotlib 的繪圖函式基本上都與 Matlab 的繪圖函式名字都差不多，遷移的學習成本比較低。開源免費。如圖所示（題目描述中的圖在最後）：
（以下圖片均參照自
Thumbnail gallery）
像這種普通的函式圖像：
plt
.
fill
(
x
,
y1
,
'b'
,
x
,
y2
,
'r'
,
alpha
=
0.3
)
以及這種 Scatter 圖（中文不知道該怎麽說…）：
plt
.
scatter
(
x
,
y
,
s
=
area
,
alpha
=
0.5
)
精致的曲線，半透明的配色。都顯出你那高貴冷艷的X格，最重要的是只需一行程式碼就能搞定。從此以後再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。
想畫 3D 數據？沒有問題 (不過用 mayavi 可能更方便一些)：
ax
.
plot_surface
(
X
,
Y
,
Z
,
rstride
=
8
,
cstride
=
8
,
alpha
=
0.3
)
cset
=
ax
.
contourf
(
X
,
Y
,
Z
,
zdir
=
'z'
,
offset
=-
100
,
cmap
=
cm
.
coolwarm
)
cset
=
ax
.
contourf
(
X
,
Y
,
Z
,
zdir
=
'x'
,
offset
=-
40
,
cmap
=
cm
.
coolwarm
)
cset
=
ax
.
contourf
(
X
,
Y
,
Z
,
zdir
=
'y'
,
offset
=
40
,
cmap
=
cm
.
coolwarm
)
四行程式碼你就能擁有（後三行是畫座標平面上的等高線，嚴格的額說還是一行）。
除此以外，不過你是向量場，網路還是什麽奇葩的需求都能夠搞定：
plt
.
streamplot
(
X
,
Y
,
U
,
V
,
color
=
U
,
linewidth
=
2
,
cmap
=
plt
.
cm
.
autumn
)
plt
.
colorbar
()
plt
.
triplot
(
x
,
y
,
triangles
,
'go-'
)
plt
.
title
(
'triplot of user-specified triangulation'
)
plt
.
xlabel
(
'Longitude (degrees)'
)
plt
.
ylabel
(
'Latitude (degrees)'
)
ax
=
plt
.
subplot
(
111
,
polar
=
True
)
bars
=
ax
.
bar
(
theta
,
radii
,
width
=
width
,
bottom
=
0.0
)
這還沒完，Matplotlib 還支持Latex公式的插入，當別人畫的圖還是這個樣子的時候（以下圖片參照自
Matplotlib Tutorial(譯)）
你能夠把它變成這個樣子：
如果再搭配上 IPython 作為執行終端（這張圖是自己的~）：
簡直就是神器啊，有木有！
心動不如行動，還等什麽？
（奉上教程一篇
Matplotlib Tutorial(譯)）
==== Update: 2013-9-18 18:04 ====
經
@許鋮同學提醒，再補充一句，matplotlib 還可以話 xkcd 風格的圖呦~
（圖片參照自網路）
此外結合 IPython Notebook 後更多精彩內容，請看
http:// nbviewer.ipython.org/==== Update: 2013-9-19 20:04 ====
如果嫌安裝麻煩並且恰好在 Windows 系統下的話可以嘗試Python的一個發行版
winpython - Portable Scientific Python 2/3 32/64bit Distribution for Windows。
==== Update: 2013-10-1 23:45 ====
鑒於
@van li同學質疑 matplotlib 是否能畫出題目中所示的影像，我在這裏將題目中的影像用 matplotlib 畫出來如下：
程式碼在此處：
https:// gist.github.com/coldfog /c479124328fc6bb8b789
程式碼在此處：
https:// gist.github.com/coldfog /5da63a6958fc0a949b52======== 2014.5.10更新======
看到樓下有人說配色和好看，唉....那我也貼幾個吧...只不過當初限於篇幅沒有寫而已。
首先，python 有一個專門的配色包
jiffyclub/brewer2mpl 路 GitHub，提供了從美術角度來講的精美配色（戳這裏感受
ColorBrewer: Color Advice for Maps）。
此外還有一些致力於美化繪圖的庫，用起來也都非常方便，比如
olgabot/prettyplotlib 路 GitHub。
廢話不多說，上圖就是王道。
（一下圖片來源網路）
有人可能會說需要復雜的設定，其實也不用。比如上邊這幅圖，只需要多加一個參數就好：
cmap
=
brewer2mpl
.
get_map
(
'RdBu'
,
'diverging'
,
8
,
reverse
=
True
)
.
mpl_colormap
,
樓下說到統計繪圖。嘛 seaborn (
https:// github.com/mwaskom/seab orn) 是一個呼叫 matplotlib 的統計繪圖庫，上圖：
程式碼一行，後邊的幾乎都是一行，沒做其他設定，預設就這樣。我就不貼其他的程式碼了：
g = sns.jointplot(x1, x2, kind="kde", size=7, space=0)
這還有個更炫酷的可互動式的繪圖，大家自己戳開看吧
http:// nbviewer.ipython.org/gi thub/plotly/python-user-guide/blob/master/s0_getting-started/s0_getting-started.ipynb哼哼，完爆了吧~~~~\(≧▽≦)/~
