回答:
最も簡単な方法は、Rを使用することです
を使用read.csvしてデータをRに入力してからplot、lineコマンドとコマンドを組み合わせて使用します
本当に特別なものが必要な場合は、ライブラリggplot2または格子を見てください。
でggplot2次のコマンドあなたが始める必要があります。
require(ggplot2)
#You would use read.csv here
N = 10
d = data.frame(x=1:N,y1=runif(N),y2=rnorm(N), y3 = rnorm(N, 0.5))
p = ggplot(d)
p = p+geom_line(aes(x, y1, colour="Type 1"))
p = p+geom_line(aes(x, y2, colour="Type 2"))
p = p+geom_line(aes(x, y3, colour="Type 3"))
#Add points
p = p+geom_point(aes(x, y3, colour="Type 3"))
print(p)
これにより、次のプロットが得られます。
ラインプロットhttp://img84.imageshack.us/img84/6393/tmpq.jpg
Rにプロットを保存する
Rにプロットを保存するのは簡単です：
#Look at ?jpeg to other different saving options
jpeg("figure.jpg")
print(p)#for ggplot2 graphics
dev.off()
の代わりにjpeg、pdfまたはpostscriptファイルとして保存することもできます。
#This example uses R base graphics
#Just change to print(p) for ggplot2
pdf("figure.pdf")
plot(d$x,y1, type="l")
lines(d$x, y2)
dev.off()
m <- melt(d, id = "x"); qplot(variable, value, data = m, colour = variable)
グラフィックスでRを超えることは困難です。あなたは3行でやりたいことができます。たとえば、csvファイルに4つの列があると仮定します。
x <- read.csv("file.csv")
matplot(x[,1],x[,2:4],type="l",col=1:3)
legend("topleft",legend=c("A","B","C"),lty=1,col=1:3)
Rは間違いなく答えです。ロブとコリンがすでに言ったことに付け加えます。
あなたのプロットの品質を向上させるために、あなたが使用することを検討すべきであるカイロのパッケージを出力デバイスのために。これにより、最終的なグラフィックの品質が大幅に向上します。プロットする前に関数を呼び出すだけで、出力デバイスとしてCairoにリダイレクトされます。
Cairo(600, 600, file="plot.png", type="png", bg="white")
plot(rnorm(4000),rnorm(4000),col="#ff000018",pch=19,cex=2) # semi-transparent red
dev.off() # creates a file "plot.png" with the above plot
最後に、出版物に掲載するという点で、それがSweave果たす役割です。プロットと紙を組み合わせるのは簡単な作業になります（また、再現性があり理解しやすいものが得られるという利点もあります）。cacheSweave長時間実行される計算がある場合に使用します。
私のお気に入りのツールはmathplotlibを使用したPython です
利点：
具体的には、svgやepsなどのさまざまなファイル形式の場合、savefigの formatパラメーターを使用します
例：input.csv
「ライン1」、0.5、0.8、1.0、0.9、0.9 「ライン2」、0.2、0.7、1.2、1.1、1.1
コード：
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
legends = []
for row in csv.reader(open('input.csv')):
legends.append(row[0])
plt.plot(row[1:])
plt.legend(legends)
plt.savefig("out.svg", format='svg')
3つの一般的な視覚化ライブラリのサンプルギャラリーをご覧ください。
最初の2つについては、関連するソースコードを表示することもできます。単純なものは単純であり、多くのコード行はありません。プリヒューズケースには、必要なJavaボイラープレートコードが含まれます。3つすべてが多数のバックエンド/デバイス/レンダラー（pdf、ps、pngなど）をサポートします。3つすべてが明らかに高品質のグラフィックスに対応しています。
どの言語で最も快適に作業できるのか、それはかなり要約されていると思います。
別のオプションはGnuplotです