编程语言分析图的制作通常涉及以下步骤：
选择合适的编程语言和库
Python：常用的库包括Matplotlib、Seaborn、Pandas和Plotly。
R：常用的库包括ggplot2和dplyr。
JavaScript：常用的库包括D3.js和Chart.js。
准备和清洗数据
数据通常来自数据库、文件和API。
清洗数据包括处理缺失值、异常值、重复数据等，以确保数据质量。
选择合适的图表类型
根据数据类型和分析目标选择合适的图表，如折线图、柱状图、饼图、散点图、直方图、箱线图等。
使用代码生成图表
导入相关的数据可视化库和数据集。
对数据进行清洗和转换。
设置图形的样式和布局，包括标题、坐标轴标签、图例等。
使用相应的函数或方法生成图表，并传入数据和相关参数。
优化图表的美观性和可读性
调整颜色、线型、标记点等，使图表更加美观和易于理解。
可选地进行图表的进一步定制和美化。
显示或保存生成的分析图
在网页上动态展示数据（如使用JavaScript库）。
将图表保存为文件（如PNG、PDF等）。
示例代码（Python）
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
生成数据
x = np.linspace（0, 10, 100）
y = np.sin（x）
绘制折线图
plt.plot（x, y, label='sin（x）'）
设置图表标题和坐标轴标签
plt.title（'Sine Function'）
plt.xlabel（'x'）
plt.ylabel（'sin（x）'）
显示图例
plt.legend（）
显示图表
plt.show（）
```
示例代码（R）
```r
library（ggplot2）
生成数据
data <- data.frame（x = 1:10, y = sin（1:10））
绘制柱状图
ggplot（data, aes（x = x, y = y）） +
geom_bar（stat = "identity"） +
labs（title = "Sine Function", x = "x", y = "sin（x）"）
```
通过以上步骤和示例代码，你可以选择合适的编程语言和库，准备和清洗数据，选择合适的图表类型，并使用代码生成美观且易于理解的分析图。