用编程画图表图纸的方法如下：
选择合适的编程语言和库
Python：常用的库有Matplotlib、Seaborn、Pandas和Plotly。
R：常用的库有ggplot2。
JavaScript：常用的库有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。
使用Pandas等库进行数据的导入、清洗和转换。
选择合适的图表类型
点线图：用于绘制点和线，展示数据之间的关系和趋势。
曲线图：在坐标系上绘制各种曲线，如直线、折线、曲线等。
饼图：用于展示百分比数据的分布情况。
柱状图：通过不同高度的柱子展示数据的大小关系。
散点图：在二维坐标系上展示数据点，帮助观察数据分布和趋势。
雷达图：展示多个数据指标的相对大小。
3D图形：如立方体、球体等，提供真实视觉体验。
使用代码生成图表
Python：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
绘制线条图
plt.plot（[1, 2, 3], [4, 5, 1]）
plt.show（）
```
R：
```R
library（ggplot2）
绘制柱状图
data <- data.frame（x = c（1, 2, 3）, y = c（4, 5, 1））
ggplot（data, aes（x = x, y = y）） + geom_bar（）
```
JavaScript：
```javascript
var ctx = document.getElementById（'myChart'）.getContext（'2d'）；
var myChart = new Chart（ctx, {
type: 'line',
data: {
labels: [1, 2, 3],
datasets: [{
label: 'My First dataset',
data: [4, 5, 1],
backgroundColor: 'rgba（75, 192, 192, 0.2）',
borderColor: 'rgba（75, 192, 192, 1）',
borderWidth: 1
}]
},
options: {
scales: {
y: {
beginAtZero: true
}
}
}
}）；
```
优化图表的美观性和可读性
调整线条宽度、颜色、形状等。
添加标题、图例、标签等。
使用主题样式和自定义样式。
通过以上步骤，你可以使用编程语言和相应的库来绘制各种类型的图表，满足不同的设计和分析需求。