科研绘图软件的选择需根据具体需求和领域，以下是综合权威信息后的推荐：

一、基础入门推荐

Excel/WPS

- 适合快速制作折线图、柱状图等基础图表，操作简单易上手，适合数据量小或无需复杂分析的场景。

OriginLab

- 专业科研绘图工具，支持2D/3D图表、数据拟合与统计分析，是物理、工程等领域的常用工具，但需学习曲线较陡。

二、进阶数据分析与专业可视化

Python（Matplotlib/Seaborn）

- 强大的编程库，适合复杂统计图表（如热图、火山图）和深度数据分析，灵活定制化但需编程基础。

R语言（ggplot2）

- 专注于统计分析，擅长生物信息学、统计学领域图表，支持“图层化”绘图，但社区资源相对较少。

三、垂直领域专业工具

化学/生物学绘图

- ChemDraw：

分子结构绘制首选，支持化学方程式和分子建模。 - BioRender：在线生命科学绘图平台，提供30多个领域的模板和素材。 - Materials Studio：量化计算软件，适合材料科学中的DFT计算与晶体特性分析。

工程/物理领域

- MATLAB：

通用科学计算工具，支持数值模拟、数据分析及复杂图形生成，适用于多领域需求。 - Visio：流程图、结构图绘制神器，模板库丰富，兼容Office。

四、AI辅助绘图工具

MidJourney/DALL-E 3：支持自然语言生成高质量图像，适合快速原型设计或封面设计。

五、通用矢量工具

Adobe Illustrator/Inkscape：适合期刊图表后期优化、多图层排版及复杂示意图绘制。

选择建议：

零基础：优先使用Excel/WPS或Figdraw。- 数据分析：Python/R语言更灵活。- 专业领域：根据具体学科选择ChemDraw、MATLAB等垂直工具。