编程功能图表的制作可以通过多种编程语言和库来实现，具体方法如下：
Python
使用Matplotlib库可以生成各种类型的图表，包括线形图、柱状图、散点图等。基本命令如下：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
生成线形图
plt.plot(x, y)
plt.show()
生成柱状图
plt.bar(x, y)
plt.show()
生成散点图
plt.scatter(x, y)
plt.show()
```
Seaborn是基于Matplotlib构建的，提供了更高层次的接口，更适合进行复杂的数据可视化。
Plotly是一个交互式的数据可视化库，支持多种编程语言，提供了丰富的图表类型和可视化选项。
R
使用ggplot2库可以生成丰富多样的图表。基本命令如下：
```R
library(ggplot2)
生成线形图
ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + geom_line()
生成柱状图
ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + geom_bar(stat = "identity")
生成散点图
ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + geom_point()
```
JavaScript
使用Chart.js库可以在网页中生成交互式图表。基本命令如下：
```javascript
// 生成线形图
new Chart(ctx, { type: 'line', data: { labels: labels, datasets: [{ label: 'Series 1', data: data, borderColor: 'blue', fill: false }] } });
```
D3.js是一个用于创建动态、交互式数据可视化的JavaScript库，提供了强大的绘图功能和灵活的控制选项。
Excel VBA
通过编写VBA代码来操作Excel工作簿和数据，并生成报表。可以自动填充数据、设置格式、创建图表等。
其他工具和库
Plotly：一个支持交互式图表的库，适用于需要生成互动性强的图表的场景。
D3.js：一个基于JavaScript的数据可视化库，可以帮助你创建高度定制化的图表和可视化效果。
BI工具：如Tableau、Power BI等，专门用于生成报表和分析数据。
建议
选择合适的工具：根据具体需求选择合适的编程语言和库。例如，Python适合数据分析和图表生成，R适合统计分析和复杂图表，JavaScript适合网页交互式图表。
掌握数据处理方法：包括数据清洗、数据转换和特征提取，确保数据的准确性和一致性。
学习高级功能：对于更复杂的需求，可以学习高级的绘图功能和美观的默认样式，如Matplotlib的箱线图、热图、分布图等。
通过以上方法，你可以根据具体需求选择合适的工具和技术来制作编程功能图表。