体重预测程序图可以通过以下步骤绘制：
收集数据
首先，你需要收集体重数据。这些数据可以是通过体重秤每次称量得到的结果，也可以是其他方式记录下来的历史体重数据。
数据整理
将收集到的体重数据整理成列表或数组的形式，便于后续的绘图操作。例如，你可以使用Python中的`numpy`库来处理这些数据。
绘制体重变化曲线
使用绘图库（如`matplotlib`）来绘制体重变化曲线。你可以将体重数据作为纵轴，将时间（或天数）作为横轴。
如果你希望体重数据随时间的变化更加直观，可以采用折线图的方式，将每个数据点连接起来形成一条曲线。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
体重数据（示例）
weights = [48.8, 48.6, 48.5, 48.4, 48.3, 48.4, 48.0, 48.1, 48.4, 48.2, 48.3, 48.2, 48.0, 48.0, 47.8, 47.5, 47.4, 47.6]
将天数设为负数，以便在图表中从下往上显示
days = np.arange（len（weights））[::-1]
绘制体重变化曲线
plt.plot（days, weights）
plt.xticks（days） 设置横轴为天数
plt.xlabel（'天数'） 设置横轴标签
plt.ylabel（'体重（kg）'） 设置纵轴标签
plt.title（'体重变化曲线'） 设置图表标题
plt.show（）
```
运行上述代码，你将得到一张显示体重随时间变化的折线图。每次新增体重数据时，只需在`weights`列表末尾添加新的数值，并重新运行代码即可更新图表。
建议
数据记录：建议使用电子表格或专门的体重记录应用程序来记录体重数据，这样可以方便地管理和更新数据。
图表更新：每次称重后，及时更新图表，以便直观地看到体重的变化趋势。
图表美化：可以根据需要调整图表的样式，如颜色、线型、标签等，使图表更加美观易读。