函数编程可视化可以通过以下几种方法实现：
使用Matplotlib
Matplotlib是一个强大的Python绘图库，用于创建高质量的图形和图表。
主要组件包括Figure、Axes和Axis，通过这些组件可以构建各种图形。
安装：`pip install matplotlib`
示例代码：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace（0, 10, 100）
y = np.sin（x）
plt.plot（x, y）
plt.title（"Sine Wave"）
plt.xlabel（"X Axis"）
plt.ylabel（"Y Axis"）
plt.show（）
```
使用数据透视表
数据透视表可以汇总、分析和展示复杂的数据。
可以使用SUMIFS、COUNTIFS等函数进行条件汇总和计数。
在WPS表格中，可以通过“插入”菜单中的“数据透视表”选项创建数据透视表。
使用专用可视化工具
选择合适的工具如Tableau、Power BI、FineBI等，这些工具提供丰富的图表模板和强大的数据处理能力。
数据准备：导入数据源，可以是Excel、CSV文件或数据库连接。
数据清洗：使用工具自带的数据清洗功能处理缺失值、异常值等问题。
数据建模：对数据进行分组、聚合等处理，形成可视化所需的数据模型。
图表选择：根据数据特点和展示需求，选择适合的图表类型（如柱状图、折线图、散点图等）。
图表设计：通过拖拽操作，将数据字段放置到图表中，调整图表样式和布局。
仪表盘创建：将多个图表组合在一个仪表盘中，形成综合的可视化报告。
发布与分享：将最终的可视化结果发布到网络上，分享给团队成员或公开访问。
使用编程语言进行自定义可视化
使用Python、R、JavaScript等编程语言，可以实现高度定制化的可视化效果。
例如，在Python中使用turtle库绘制数学函数的图形。
示例代码：
```python
import turtle
import math
turtle.setup（800, 600）
turtle.speed（1）
for i in range（100）:
angle = i * 10
x = 500 + 500 * math.cos（math.radians（angle））
y = 300 + 500 * math.sin（math.radians（angle））
turtle.goto（x, y）
turtle.forward（1）
turtle.done（）
```
通过以上方法，可以根据具体需求和场景选择合适的方法进行函数编程可视化。