自动化编程趋势图的制作可以通过多种编程语言和工具实现，以下是一些常见的方法和步骤：
使用Excel VBA代码实现动态趋势图
步骤：
1. 定义变量和数据范围。
2. 删除已有的图表对象，避免重复生成。
3. 创建新的图表对象。
4. 设置数据源。
5. 根据需要调整图表的格式和布局。
使用Python的matplotlib库
步骤：
1. 安装matplotlib库（`pip install matplotlib`）。
2. 导入必要的库（`import matplotlib.pyplot as plt`）。
3. 准备数据（`x = np.array（...）` 和 `y = np.array（...）`）。
4. 创建趋势图（`plt.plot（x, y）`）。
5. 添加标题、数据标签、图例等元素（`plt.title（...）`，`plt.xlabel（...）`，`plt.ylabel（...）`，`plt.legend（...）`）。
6. 调整图表样式（`plt.style.use（'seaborn-darkgrid'）`）。
7. 保存和展示趋势图（`plt.savefig（'trend_chart.png'）`）。
使用专业数据可视化工具如Tableau
步骤：
1. 收集并整理数据。
2. 导入数据到Tableau。
3. 选择合适的图表类型（如折线图）。
4. 添加数据源和字段。
5. 调整图表布局和样式。
6. 添加动态效果和标签。
7. 保存和分享趋势图。
使用C语言和绘图库（如GNUPlot或SDL）
步骤：
1. 收集并预处理数据。
2. 选择合适的绘图库。
3. 设计算法（如移动平均线）。
4. 使用绘图库绘制趋势图。
5. 调试与优化显示效果。
使用JavaScript的D3.js库
步骤：
1. 准备数据。
2. 使用D3.js创建SVG元素。
3. 根据数据绘制趋势线或柱状图。
4. 添加交互功能和动态效果。
5. 将图表嵌入网页中。
根据你的需求和熟悉程度，可以选择适合的方法进行自动化编程趋势图的制作。对于初学者来说，Excel和Python的matplotlib库是很好的选择，因为它们操作简单且功能强大。对于需要更高级功能和动态效果的情况，可以考虑使用专业数据可视化工具或JavaScript库。