Python和R都是强大的编程语言，在数据分析和数据可视化方面都有各自的优势。以下是它们在画图方面的比较：
Python
交互式可视化：支持交互式图形，如plotly和bokeh。
集成性：可以方便地集成到数据处理和机器学习的工作流中。
绘图库：
`matplotlib`：提供广泛的绘图功能和样式选项。
`seaborn`：提供高级绘图技术和更漂亮的图形效果。
`plotly`：支持交互性和动态图形。
R
统计分析和图形设计：专为统计计算和图形设计而设计，拥有丰富的绘图功能和工具包，如`ggplot2`和`lattice`。
图形定制：图形系统非常灵活，可以通过添加图层和自定义细节来进行个性化定制。
交互式和动态图形：`ggplot2`、`ggvis`和`plotly`等包提供了交互式和动态图形的绘制能力。
总结
R：在统计分析和图形设计方面更强大，适合专业的数据分析和可视化需求。
Python：绘图工具包更广泛，适用于通用的数据可视化任务，并且可以方便地与其他Python库进行集成。
选择使用Python或R进行画图取决于您的具体需求、熟悉程度以及您想要完成的任务类型。如果您需要高度定制化的统计图形，R可能是更好的选择。如果您需要更广泛的绘图能力和与其他Python库的集成，Python可能更适合您