绘制温升曲线数据图可以使用多种编程语言和工具。以下是使用Python和matplotlib库绘制温升曲线数据图的示例代码：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt
准备数据
dates = [dt.date（2021, 1, i） for i in range（1, 32）]
temperatures = [2, 4, 7, 8, 9, 10, 10, 11, 10, 9, 6, 5, 4, 1, -2, -1, 2, 4, 6, 8, 8, 9, 10, 10, 9, 7, 5, 2, 1, -2]
绘制图形
fig, ax = plt.subplots（）
ax.plot（dates, temperatures）
调整X轴的日期格式
date_fmt = '%Y-%m-%d'
date_formatter = dt.DateFormatter（date_fmt）
ax.xaxis.set_major_formatter（date_formatter）
fig.autofmt_xdate（）
标记温度
for i, temp in enumerate（temperatures）:
ax.annotate（str（temp）+'°C', xy=（dates[i], temp）, xytext=（dates[i], temp+0.5）, ha='center'）
添加标题和标签
ax.set_title（'January Temperature'）
ax.set_xlabel（'Date'）
ax.set_ylabel（'Temperature （°C）'）
显示图形
plt.show（）
```
解释
导入库
`matplotlib.pyplot` 用于绘图。
`datetime` 用于处理日期数据。
准备数据
`dates` 列表包含日期数据。
`temperatures` 列表包含对应的温度数据。
绘制图形
使用 `plt.subplots（）` 创建一个图形和轴对象。
使用 `ax.plot（dates, temperatures）` 绘制折线图。
使用 `ax.xaxis.set_major_formatter（date_formatter）` 设置X轴的日期格式。
使用 `fig.autofmt_xdate（）` 自动调整日期显示格式。
使用 `ax.annotate（）` 在每个数据点上添加温度标签。
使用 `ax.set_title（）`, `ax.set_xlabel（）`， 和 `ax.set_ylabel（）` 添加标题和轴标签。
显示图形
使用 `plt.show（）` 显示图形。
其他方法
除了使用Python和matplotlib，还可以使用其他工具和方法绘制温升曲线数据图，例如：
Excel：打开一个空白的Excel表格，将温度数据输入表格，然后选择插入图表，选择折线图类型即可生成温度曲线图。
MATLAB：读取CSV文件中的温度数据，使用MATLAB的绘图功能绘制曲线图。
选择哪种方法取决于你的具体需求和使用的工具。Python和matplotlib适用于需要灵活性和自定义程度的场景，而Excel和MATLAB则更适合快速生成和查看图表。