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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：
!
"""
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A more complex fill demo
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In addition to the basic fill plot, this demo shows a few optional features:
* Multiple curves with a single command. 使用单个命令创建多条曲线
* Setting the fill color. 设置填充颜色
* Setting the opacity (alpha value). 设置不透明度（alpha值）
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 500)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(3 * x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.fill(x, y1, 'b', x, y2, 'r', alpha=0.3)
plt.show()
如下：
plt.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5)
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B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)）
再补充一句，matplotlib 还可以话 xkcd 风格的图呦（好看吼！）~
（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/
鉴于一同学质疑 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
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/seaborn) 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/github/plotly/python-user-guide/blob/master/s0_getting-started/s0_getting-started.ipynb
哼哼，完爆了吧~~~~(≧▽≦)/~
看到评论区有人说“没代码没教程所以没帮助”……
好吧，我寻思链接、参考资料都在回答中给出来了呀（可能不够明显？）
于是，重新整理、注释了一下代码，下载方式见链接中文章的末尾，需要的自取~
如何用Matlab在论文中画出漂亮的插图mp.weixin.qq.com/s/A4TA_GCvn4yZm2mqIRhNkw
----以下原回答----
翻遍这个问题下的所有回答，发现凡是提到Matlab的，其评价中常有‘锯齿’，‘菜鸟’，‘难看’，‘不忍直视’等标签。
然而，2020年了，技术提升了，观念进步了，当一些基本问题解决后，Matlab还那么‘不堪’吗？
观察Mathematica、Origin、Python/matplotlib、R/ggplot2等软件绘制的数据、结果图，其与Matlab图的差异主要体现在点、线、面等对象属性（位置、尺寸、颜色等）的不同上。
既然只是属性的不同，那是不是只要修改一下这些信息，就可以实现各种软件绘图风格之间的转换了呢？
答案是肯定的。
比如，这是高赞回答 @冯昱尧 用Python/matplotlib绘制的一幅图：
我们用Matlab默认属性来绘制，效果是这样的（没加误差棒）：
然后，只需再修改一下位置、尺寸、颜色等信息，就可以得到风格差不多的图（没加误差棒）：
当我们用这一思想来思考该如何绘制插图时，就很容易实现自己的小想法，仿造甚至创造出理想的插图。
比如，某一天，发现傍晚的天空颜色很美，心想：为什么不能把它画到论文插图里呢？（见：Matlab论文插图配色2——自然渐变）
于是，
再比如，某一天，看到女朋友的照片，觉得很美，心想：为什么不能把她画到论文插图里呢？（见：Matlab论文插图配色1——是女朋友的颜色）
于是，
这时，有朋友就要说了：“哎呀答主，你整这些个花里花哨的东西，还不是得一行代码一行代码的敲出来啊，太麻烦了吧。”
此言差矣。
就像R有ggplot2，Python有matplotlib，Matlab其实也有很多现成的绘图工具包，并不需要你自己开发。
比如，
Pierre Morel [1] 结合ggplot2，开发了gramm工具，用于绘制复杂图形。
Inspired by ggplot2 (Wickham 2009), the R implementation of “grammar of graphics” principles (Wilkinson 1999), gramm improves Matlab’s plotting functionality, allowing to generate complex figures using high-level object-oriented code.
示例效果如下：
类似的，
Stephen Cobeldick [2] 将matplotlib配色方案移植到了Matlab。
也就是说，在Matlab中就可以直接用matplotlib的配色方案了，就不必总是jet了。
The MatPlotLib 2.0 default colormaps ported to MATLAB. This submission also includes the Line ColorOrder colormaps!
示例效果如下：
还有很多专门针对论文插图的工具包，这里就不一一介绍了。
总的来说，工具只是工具，它们并没有高低贵贱之分。
若想画出好看的插图，关键还是在于使用工具的人。
集中一点，登峰造极。
参考：
Morel P . Gramm: grammar of graphics plotting in Matlab.
Cobeldick S . MatPlotLib Perceptually Uniform Colormaps.