要画好编程坐标图，可以遵循以下步骤和技巧：
创建画布和坐标轴
使用 `matplotlib` 库中的 `axisartist` 工具创建画布和坐标轴。例如：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist
fig = plt.figure（figsize=（8, 8））
ax = axisartist.Subplot（fig, 111）
fig.add_axes（ax）
```
设置坐标轴样式
隐藏所有默认坐标轴，并添加带有箭头的自定义坐标轴。例如：
```python
ax.axis[:].set_visible（False）
ax.axis["x"] = ax.new_floating_axis（0, 0）
ax.axis["x"].set_axisline_style（"->", size=1.0）
ax.axis["y"] = ax.new_floating_axis（1, 0）
ax.axis["y"].set_axisline_style（"-|>", size=1.0）
ax.axis["x"].set_axis_direction（"top"）
ax.axis["y"].set_axis_direction（"right"）
```
绘制函数图像
在自定义坐标轴上绘制函数图像。例如：
```python
x = np.linspace（0, 10, 100）
y = np.sin（x）
ax.plot（x, y）
```
美化坐标图
可以通过调整坐标轴的刻度、标签、颜色、线型等来美化图形。例如：
```python
ax.set_xlabel（"X Axis"）
ax.set_ylabel（"Y Axis"）
ax.tick_params（axis='both', which='major', labelsize=12）
ax.grid（True, linestyle='--', linewidth=0.5）
```
使用颜色和线型
为不同的数据系列使用不同的颜色和线型，可以使图形更易于区分。例如：
```python
ax.plot（x, y, label='sin（x）', color='blue', linestyle='-'）
ax.plot（x, y + 2, label='sin（x） + 2', color='red', linestyle='--'）
ax.legend（）
```
添加图例和标题
添加图例和标题可以使图形更易于理解。例如：
```python
ax.set_title（"Sine Function"）
ax.legend（）
```
通过以上步骤和技巧，你可以创建出既美观又实用的编程坐标图。根据具体需求，你还可以进一步调整图形的样式和布局。