Excel

特点：作为Office系列的一员，Excel的数据可视化方法简单，呈现效果较好，适合日常办公使用。

适用场景：适合需要快速生成简单图表和进行基础数据分析的用户。

Origin

特点：Origin是一款专业的数据可视化和数据分析软件，成图效果和分析效果俱佳，适用于科研工作者。

适用场景：适合需要高精度数据分析和复杂图表生成的科研项目。

Grapher

特点：Grapher也是一款科研工作者常用的数据绘图软件，具有较好的数据成图效果。

适用场景：适合需要高质量图表生成的科研场景。

GraphPad Prism

特点：GraphPad Prism是一款专业的科研绘图软件，能够节省时间、做出更合适的分析选择，使正确输入数据、选择合适的分析和创建精美的图表变得更加容易。

适用场景：适合需要高效数据处理和图表生成的科研工作者。

Matlab

特点：Matlab是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习等多个领域。它在科研绘图上有着很高的人气，拥有代码简单、内置函数多、可同时进行数据前处理等优势。

适用场景：适合需要复杂数据分析和高级图表生成的科研和工程领域。

在线绘图网站 - CNSknowall

特点：提供了400种数据分析可视化图表以及配套示例数据，用户可自行导入数据，画图，且免费使用。

适用场景：适合需要快速生成图表和进行基础数据分析的用户。

Hiplot

特点：华为开源的大数据可视化工具，支持多种数据源和格式，能够快速生成高质量的图表和报告。

适用场景：适合大数据分析和机器学习项目中的可视化需求。

ChiPlot

特点：专注于中文科研绘图的平台，提供了丰富的图表类型和定制化选项，适合国内科研人员使用。

适用场景：适合中文环境下的科研绘图需求，如论文插图、报告图表等。

Matplotlib

特点：Python中的一个科学绘图库，提供了丰富的图表类型和定制化选项，能够快速生成高质量的图表和报告。

适用场景：适合各种科学研究和项目。

根据以上信息，选择合适的数据绘图软件应根据具体需求、使用场景和个人偏好来决定。对于科研工作者和需要高精度数据分析的用户，Origin、Matlab和Grapher是不错的选择。对于需要快速生成图表和进行基础数据分析的用户，Excel和在线绘图网站如CNSknowall可能更合适。对于大数据分析和机器学习项目，Hiplot可能更为适用。而Python开发者则可以利用Matplotlib进行科学绘图。