可视化编程资料的编写可以遵循以下步骤和结构：
引言
介绍可视化编程的基本概念和重要性。
阐述可视化编程的应用场景和优势。
可视化编程基础
解释数据可视化与程序可视化之间的区别。
介绍常用的可视化编程工具和库，如Ruby的ruby2d和gruff，Python的Matplotlib，JavaScript的D3.js，R语言的ggplot2等。
可视化编程工具介绍
详细介绍至少一种可视化编程工具的使用方法，包括其安装、基本操作和高级功能。
例如，使用Python的Matplotlib库创建折线图的步骤。
数据可视化流程
描述数据可视化的整个流程，包括数据收集与清洗、选择合适的可视化工具、理解数据类型、选择合适的可视化图表、数据可视化设计、交互功能设计、优化与发布。
可视化编程实例
提供多个可视化编程的实例，展示如何应用不同的工具和库来实现数据可视化。
例如，使用Ruby的gruff库绘制一周的温度变化折线图。
可视化编程的应用
讨论可视化编程在不同领域的应用，如商业智能、数据分析、教育等。
介绍一些成功的可视化编程案例。
总结与展望
总结可视化编程的关键点和学习资源。
展望可视化编程的未来发展趋势。
参考文献
列出编写资料过程中引用的所有参考文献，以便读者进一步学习和深入研究。
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可视化编程资料
引言
可视化编程的定义和重要性
可视化编程的应用场景和优势
可视化编程基础
数据可视化与程序可视化的区别
常用可视化编程工具和库
可视化编程工具介绍
工具名称
安装方法
基本操作
高级功能
实例演示
数据可视化流程
数据收集与清洗
选择合适的可视化工具
理解数据类型
选择合适的可视化图表
数据可视化设计
交互功能设计
优化与发布
可视化编程实例
实例1：使用Python的Matplotlib库创建折线图
实例2：使用Ruby的gruff库绘制温度变化折线图
可视化编程的应用
商业智能
数据分析
教育
成功案例
总结与展望
关键点和学习资源
未来发展趋势
参考文献
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通过以上步骤和结构，可以系统地编写一份全面且实用的可视化编程资料。