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。
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强烈推荐 Python 的绘图模块
matplotlib: python plotting。画出来的图真的是高端大气上档次，低调奢华有内涵~ 适用于从 2D 到 3D，从标量到矢量的各种绘图。能够保存成从 eps, pdf 到 svg, png, jpg 的多种格式。并且 Matplotlib 的绘图函数基本上都与 Matlab 的绘图函数名字都差不多，迁移的学习成本比较低。开源免费。如图所示（题目描述中的图在最后）：
（以下图片均引用自
Thumbnail gallery）
像这种普通的函数图象：
plt
.
fill
(
x
,
y1
,
'b'
,
x
,
y2
,
'r'
,
alpha
=
0.3
)
以及这种 Scatter 图（中文不知道该怎么说…）：
plt
.
scatter
(
x
,
y
,
s
=
area
,
alpha
=
0.5
)
精致的曲线，半透明的配色。都显出你那高贵冷艳的X格，最重要的是只需一行代码就能搞定。从此以后再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。
想画 3D 数据？没有问题 (不过用 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
)
四行代码你就能拥有（后三行是画坐标平面上的等高线，严格的额说还是一行）。
除此以外，不过你是矢量场，网络还是什么奇葩的需求都能够搞定：
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
)
这还没完，Matplotlib 还支持Latex公式的插入，当别人画的图还是这个样子的时候（以下图片引用自
Matplotlib Tutorial(译)）
你能够把它变成这个样子：
如果再搭配上 IPython 作为运行终端（这张图是自己的~）：
简直就是神器啊，有木有！
心动不如行动，还等什么？
（奉上教程一篇
Matplotlib Tutorial(译)）
==== Update: 2013-9-18 18:04 ====
经
@许铖同学提醒，再补充一句，matplotlib 还可以话 xkcd 风格的图呦~
（图片引用自网络）
此外结合 IPython Notebook 后更多精彩内容，请看
http:// nbviewer.ipython.org/==== Update: 2013-9-19 20:04 ====
如果嫌安装麻烦并且恰好在 Windows 系统下的话可以尝试Python的一个发行版
winpython - Portable Scientific Python 2/3 32/64bit Distribution for Windows。
==== Update: 2013-10-1 23:45 ====
鉴于
@van li同学质疑 matplotlib 是否能画出题目中所示的图像，我在这里将题目中的图像用 matplotlib 画出来如下：
代码在此处：
https:// gist.github.com/coldfog /c479124328fc6bb8b789
代码在此处：
https:// gist.github.com/coldfog /5da63a6958fc0a949b52======== 2014.5.10更新======
看到楼下有人说配色和好看，唉....那我也贴几个吧...只不过当初限于篇幅没有写而已。
首先，python 有一个专门的配色包
jiffyclub/brewer2mpl 路 GitHub，提供了从美术角度来讲的精美配色（戳这里感受
ColorBrewer: Color Advice for Maps）。
此外还有一些致力于美化绘图的库，用起来也都非常方便，比如
olgabot/prettyplotlib 路 GitHub。
废话不多说，上图就是王道。
（一下图片来源网络）
有人可能会说需要复杂的设置，其实也不用。比如上边这幅图，只需要多加一个参数就好：
cmap
=
brewer2mpl
.
get_map
(
'RdBu'
,
'diverging'
,
8
,
reverse
=
True
)
.
mpl_colormap
,
楼下说到统计绘图。嘛 seaborn (
https:// github.com/mwaskom/seab orn) 是一个调用 matplotlib 的统计绘图库，上图：
代码一行，后边的几乎都是一行，没做其他设置，默认就这样。我就不贴其他的代码了：
g = sns.jointplot(x1, x2, kind="kde", size=7, space=0)
这还有个更炫酷的可交互式的绘图，大家自己戳开看吧
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~~~~\(≧▽≦)/~
