编程数据资料图的制作可以通过以下步骤进行：
选择合适的编程语言和库
Python：常用的库包括Matplotlib, Seaborn, Pandas和Plotly。
R：常用的库是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。
使用数据处理库（如Pandas）进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和重复数据。
选择合适的图表类型
根据数据的特点和展示需求选择合适的图表类型，如折线图、柱状图、散点图、热图等。
使用代码生成图表
编写代码，利用所选库的方法生成图表。
例如，在Python中使用Matplotlib绘制折线图：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 40]
创建图表
plt.plot（x, y）
plt.xlabel（'X轴标签'）
plt.ylabel（'Y轴标签'）
plt.show（）
```
优化图表的美观性和可读性
自定义图表的颜色、标签、刻度、线型等。
确保图表的标题、图例和轴标签清晰易懂。
示例：使用Python的Matplotlib绘制柱状图
```python
import matplotlib.pyplot as plt
示例数据
categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']
values = [30, 50, 20, 40]
创建柱状图
plt.bar（categories, values）
plt.xlabel（'Categories'）
plt.ylabel（'Values'）
plt.title（'Bar Chart Example'）
plt.show（）
```
示例：使用JavaScript的D3.js绘制折线图
```html