新龍祥
說實在話，Python作圖要比matlab要豐富且好看不少，我Python和matlab都有在使用，如Python的Matplotlib、Seaborn做靜態圖就非常不錯，特別是Seaborn，色彩比Matplotlib1.x
版本要好得多，就官方而言，Seaborn是一個帶著定製主題和高級界面控制的Matplotlib擴展包，能讓繪圖變得更輕鬆，方便我們數據可視化。
Seaborn和Matplotlib
PyEcharts
還有PyEcharts，這個工具包封裝了百度的echarts開源庫，可以利用
echarts.js去做很多動態圖，常見的地圖熱力圖、時序圖、餅圖等都可以很簡單地顯現出來。而且安裝方法還特別地簡單，一個命令就完成的事情。
Github地址為https://github.com/pyecharts/pyecharts。
pip install pyecharts
就單從作圖這個角度來說，matlab還是不足於跟有豐富的Python生態庫媲美，而且Python本身是一門編程語言，自帶Web功能，所以動態圖可以很簡單就做出來。
Matlab
如果不是從這個角度看，matlab的Simulink模塊還是很強大，畢竟實驗仿真功能十分好用，所以學術界還是廣泛地在使用matlab這個軟件，雖然它還付費。
大魔王Hacker
這個問題有點意思，MATLAB與Python之爭很早開始了。
MATLAB可是如雷貫耳，數學、工程相關專業的學生、工程師們基本都會使用到它，功能強大，提供了各種可用來繪製數據圖形的函數。
Python不僅是一門語言，更是一個生態，有豐富的第三方庫來繪圖，如matplotlib，還有在此基礎上封裝得更高級的seaborn。
常用的圖表
稍微總結了一下，常用的數據圖表如下圖所示，對於這些圖表，MATLAB和Python都能夠實現，幾乎沒有差異。
對比
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Python免費且開源；而MATLAB的價格，永久授權版：15500元，按年付費：6200元，還是有點貴的。
很多時候，MATLAB的代碼更簡潔。
Python的面向對象開發讓Python更簡單、更優雅；
Python是一個生態，支持更多圖像處理的包和工具集。
MATLAB的Simulink模塊很強大，尤其是學術界大量使用MATLAB做仿真，在動態系統建模、仿真等方面MATLAB還是很強大。
二者融合
其實MATLAB支持很多其他編程語言，包括Python，所以可以將 MATLAB 與 Python 結合使用，即MATLAB 與 Python 之間是可以雙向調用的。
1、藉助針對 Python 的 MATLAB Engine API，可用 Python 調用 MATLAB 。
2、如果使用 Python 編寫函數和對象，也可以通過 MATLAB 調用Python。
所以，不是必須非要選擇一個，可以兩者結合使用。
MATLAB繪圖展示
下面展示一些MATLAB繪圖示例。
說明：因為格式、篇幅問題，代碼就不貼上來了。
1、普通的折線圖
2、帶有子圖的條形圖
3、帶有填充標記散點圖
4、三維散點圖
5、三維表面圖
Python繪圖展示
下面展示一些Python繪圖示例。
1、普通的折線圖
2、堆積柱形圖
3、散點圖
4、三維散點圖
5、三維表面圖
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數滿滿孫斌
python與matlab 比作圖，就相當於用自己的短處去比別人的長處。
matlab作為數學界專業的繪圖，可以實現非常專業深入的函數計算，然後繪圖，這是python無法比擬的。
但是python有自己擅長的領域，同時藉助三方模塊繪製基本圖形也是非常不錯的，也比較簡單。
運維的榕樹
沒有，這兩個的研究方向或者應用的方向都不用
