有，非常强大！这一轮python获胜。我下面的介绍很适合收藏哟。
当然，你讲的是“作图”是什么意思呀？是数据可视化么？那也更是python强。
如果是3d动画，也是python强大。
这一切都是因为python很热，同时有很多库可以依赖。
美女与python（蟒蛇）
今天就仅仅说python的作图的数据可视化，适合收藏。
1 matplotlib：
网上很多资料，强大的python数据可视化库。
我曾简单介绍过，文章
《Deepin-Linux-python3下matplotlib安装、中文设置、附图例》
《python的数据可视化作图：pylab、matplotlib和pyplot的关系》
2 pyecharts：
国人大作，牛！
我曾介绍过，文章《python3.8的数据可视化pyecharts库安装和经典作图，值得收藏》
3 seaborn：
是对matplotlib进行高级封装，在颜色上进行优化。
我曾介绍过，文章《python的高级画图seaborn库安装、学习、经典实例》
4 Plotly：
Plotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台，功能非常强大。
我曾介绍过，文章
《Plotly数据可视化：离线版、微软vscode版的Python的基本作图》
《python的plotly与flask结合的可视化基本作图讲解》
5 cutecharts：
cutecharts：是一款可爱的手绘数据可视化工具，代码原理类似pyecharts。
我曾介绍过，文章《python3的一款可爱的手绘数据可视化作图工具：cutecharts》
中场休息一
6 reportlab：
reportlab模块是用python语言生成pdf文件的模块，也可以作图。
我曾介绍过，文章《python的reportlab库介绍、制作pdf和作图》
7 visvis：
visvis库：是Python视觉库，非常强大。也可以数据可视化，但不是强项。
我曾介绍过，文章《python的visvis库做折线图（line.py）代码详解》
8 Pygal：
Pygal 是另一个简单易用的数据图库，它以面向对象的方式来创建各种数据图。
我曾介绍过，文章《Pygal 是一个 Python 开发的动态 SVG 图表库：介绍和数据可视化》
9 Pyqtgraph：
Pyqtgraph库：优于matplotlib库，可交互的、多平台的、适合2D和3D的一个python库。
也可以进行数据可视化。
我曾介绍过，文章《Pyqtgraph库：作为数据可视化部分的python作图详解》
10 Bokeh：
应该放在前面，很强大的数据可视化库，排在matplotlib之后的。
我曾介绍过，文章《Bokeh是一个专门针对Web浏览器的交互式可视化Python库》
中场休息二
11 Dash：
Dash是一个纯Python写成的框架,无需JavaScript即可构建交互式的分析类web应用程序。
Dash是一个优秀的交互式可视化工具，基于plotly。
我曾介绍过，文章《再发Dash是一个纯Python写成的交互式的web应用程序》
12 Streamlit：
是一个开源Python库，可轻松构建用于机器学习的漂亮应用程序。
也可以进行数据可视化。
我曾介绍过，文章《Python-Streamlit库再学习：st.slider和数据可视作图》
13 VisPy：
Vispy是一个以OpenGL为基础的交互3D可视化库。
我曾介绍过，文章《VisPy是一个支持3D、大数据、交互式科学可视化的Python库》
14 Altair：
Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。
除了绘制基本图像，Altair强大之处在于用户可以与图像进行交互，包括平移、缩放、选中某一块数据等操作。
我曾介绍过，文章《Altair是一个声明性、交互性数据可视化2.0的python库》
15 VPython：
VPython 是python默认的3D模块，与PyOpenGL相比，容易上手，无需太多编程技巧。
被人忽略的强大的数据可视化作图功能。
我曾介绍过，文章《VPython：一个Python的3D图形动画库+被忽略的数据可视化功能》
中场休息三：向钟爷爷学习，致敬！
16 GooPyCharts：
是一个用于谷歌图表接口的Python包。
一个易于安装与使用的图表库，语法与MATLAB相似，而且可以替代matplotlib。
我曾介绍过，文章《GooPyCharts：一个简单、美观、易用的web可交互的python库》
17 Plotly Express：
Plotly Express是对 Plotly.py 的高级封装；plotly推出了其简化接口:Plotly Express，简称:px。
我曾介绍过，文章《Plotly Express 是一个简化的、交互的、高级的Python 可视化库》
18 pandas：
一般人不知道的。
已经成为最受欢迎的数据科学库之一。
pandas也集成了数据可视化的功能，其数据可视化已经可以满足我们大部分的要求了，也就省下了我们很多自己使用 如 matplotlib 来数据可视化的工作。
我曾介绍过，文章《Python的利器Pandas库：超级简单的数据可视化作图，你知道吗？》
19 Plotnine：
plotnine是Python中图形语法的一种实现，它基于ggplot2，绘图精美而简单。
ggplot2，是R语言下的一款强大的、大名鼎鼎的数据可视化绘图库。
我曾介绍过，文章《Plotnine库：是R语言下强大数据可视化ggplot2库的python版》
20 Chartify：
Chartify库：是由Spotify开源了一个Python库，可让人轻松创建图表。
而Spotify是全球最大的正版流媒体音乐服务平台之一，最新开源的作品Chartify 帮助数据科学家用Python创建图表。
我曾介绍过，文章《Chartify：一个基于Bokeh却完爆它的、简单的Python数据可视库》
中场休息四：强不？
21 Orange：
Orange：一个基于 Python 的数据挖掘和机器学习平台。
非常优秀，而且每天都在更新和维护。
orange=橙色，数据挖掘，数据可视化，通过可视化编程或Python脚本学习机分析。
我曾介绍过，文章《Orange：是一款可视化编程或Python脚本进行数据挖掘和分析库》
22 HvPlot：
HvPlot - 基于HoloViews的pandas、dask、streamz和xarray高级绘图API。
我曾介绍过，文章《HvPlot - 基于HoloViews的pandas高级绘图python的API》
23 Bqplot：
Bqplot是用于Jupyter的交互式2D绘图库。
Bqplot的可视化是基于D3.js和SVG的，支持快速交互和漂亮的动画。
我曾介绍过，文章《重发：Bqplot是一款用于Jupyter的交互式2D的python绘图库》
24 NetworkX：
NetworkX是一个Python包，用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。
可用于数据挖掘，尤其适合生成人物社会关系图，超牛。
我曾介绍过，文章《NetworkX：是一个简单、多样化、能快速生成网络图形的Python库》
25 Toyplot：
Toyplot是一个Python的交互式绘图库，可用于数据可视化、绘图、文字，用各种形式展示。
我曾介绍过，文章《Toyplot：一个简洁、可爱的Python的交互式数据可视化绘图库》
中场休息五：这么多呀，看累了，伸个懒腰
26 Dabl：
dabl，Python数据分析基准库。
允许使用可视化和预处理进行数据探索。
我曾介绍过，文章《Dabl：一个可视化、预处理的Python数据分析和探索的基准库》
27 HoloViews：
HoloViews库用来制作数据可视化，比bokeh和matplotlib更方便、更简洁，是一个python库文件。
基于jupyter的可交互的，当然还可以生成html和svg等格式。
我曾介绍过，文章《HoloViews库：一个被忽视的、高级的python的数据可视化库》
28 Mpld3：
MPLD3=mpl+d3=matplotlib+D3js。
是基于当前python下面最流行的图形图像库matplotlib和最知名的javascript库D3js上开发得到的。
我曾介绍过，文章《Mpld3库：一个matplotlib被忽视功能，python数据可视化web库》
29 Joypy：
Joypy其实是挂在matplotlib下实现数据可视化的。
Joypy库：一个python绘制的山峰叠峦图库。
我曾介绍过，文章《Joypy库：一个python绘制的山峰叠峦图库》
===这么多，python太牛了，所以用的人也就多，开发这么多数据可视化库===
最后，回到正题，你说的作图，我只是介绍python的数据可视化部分，而且仅仅是我介绍过的，你说强大不强大，如果包括其他比如3d或者绘图，或者地理数据可视化，那是太强大啦！
所以，python胜出！！！
其他我的今日头条文字里有许多介绍，比如：
《Pixelhouse：一个精美的、极简主义的python绘图库》
呀！我的文字仅仅在头条搜索里查询到，呵呵。
python中二维图片矩阵表示的是图片中所有像素灰度值的集合。
去噪是靠算法实现的，这歌和Python关系不大，只不过可以用Python来实现去噪算法。一般的去噪算法包括均值滤波，低通滤波等等
需要打开文件管理器应用目录文件夹导入图片
总结，以上就是关于Python 图片以及仅就作图而言，python和matlab有可比性吗的经验分享，卡友有疑问可以加wx或扫码加群！
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