编程式数据可视化可以通过以下几种方法实现：
使用专用的可视化工具
Tableau、 Power BI、 FineBI等工具提供丰富的图表和仪表盘模板，用户可以通过简单的拖拽操作完成复杂的可视化任务。
步骤：
数据准备：导入数据源（Excel、CSV、数据库连接）。
数据清洗：处理缺失值、异常值等。
数据建模：分组、聚合等处理。
图表选择：根据数据特点和展示需求选择图表类型。
图表设计：拖拽数据字段到图表中，调整样式和布局。
仪表盘创建：组合多个图表成综合报告。
发布与分享：发布到网络，分享给团队成员或公开访问。
编写自定义代码
使用 Python、 R、 JavaScript等编程语言实现高度定制化的可视化效果。
步骤：
选择编程语言（Python、R、JavaScript等）。
数据收集：从数据库、API接口、文件等渠道获取数据。
数据处理：清洗、转换和整理数据。
图表生成：使用可视化库（如Matplotlib、Seaborn、Plotly）生成图表。
数据分析：通过图表观察数据趋势、异常点和模式，得出结论。
示例代码
使用Python的Matplotlib库
```python
import matplotlib.pyplot as plt
准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
创建折线图
plt.plot（x, y）
plt.xlabel（'X轴'）
plt.ylabel（'Y轴'）
plt.title（'折线图示例'）
plt.show（）
```
使用Python的Seaborn库
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
准备数据
tips = sns.load_dataset（"tips"）
创建折线图
sns.lineplot（x="total_bill", y="tip", data=tips）
plt.show（）
```
使用JavaScript的D3.js库
```html