codegeex本身不直接支持图表绘制，需结合matplotlib、plotly、chart.js等外部库实现：一、python+matplotlib生成静态图；二、python+plotly生成动态交互图；三、javascript+chart.js生成前端响应式图表；四、excel vba/power query构建动态数据源；五、使用插件内建图表指令模板提升效率。
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如果您希望在开发过程中借助CodeGeeX快速生成静态、动态或交互式图表代码，但发现其默认不直接支持图表绘制功能，则可能是由于CodeGeeX本质是代码生成模型，需依赖外部库（如Matplotlib、Plotly、Chart.js等）实现可视化。以下是针对不同图表类型实现的多种可行方案：
一、使用Python + Matplotlib生成静态图表
Matplotlib是Python最成熟的绘图库，适合生成高质量静态图表。CodeGeeX可准确生成符合语法规范的绘图脚本，只需明确指定图表类型、数据结构与样式要求。
1、在VS Code或Jupyter中新建.py文件，输入提示词：“用Matplotlib绘制柱状图，横轴为月份，纵轴为销售额，数据为[1200, 1500, 1300, 1800, 1600, 2000]”。
2、调用CodeGeeX（Ctrl+Enter），等待生成完整可运行代码，包含import语句、数据定义、plt.bar()调用及plt.show()。
3、运行脚本，确认输出图像正确显示；若坐标轴标签缺失，可追加提示：“在图表中添加x轴标签‘月份’、y轴标签‘销售额（元）’、标题‘季度销售对比’”。
二、使用Python + Plotly生成动态图表
Plotly支持交互式缩放、悬停提示和动画效果，CodeGeeX能基于函数式API（如px.line、px.scatter）生成结构清晰的动态图表代码，无需手动编写底层trace配置。
1、输入提示词：“用Plotly Express绘制带时间滑块的折线图，模拟2023–2025年每月温度变化，数据格式为DataFrame，含列‘year’、‘month’、‘temperature’”。
2、CodeGeeX将生成含pd.DataFrame构造、px.line()调用、animation_frame='year'及range_y参数设置的代码段。
3、检查生成代码是否包含fig.show()；若需导出为HTML独立文件，追加提示：“添加fig.write_html('temp_animation.html')”。
三、使用JavaScript + Chart.js生成前端交互式图表
Chart.js适用于Web项目中的轻量级交互图表，CodeGeeX可生成含HTML容器、CDN引入、ctx获取及new Chart()初始化的完整前端片段，适配常见业务场景。
1、在HTML文件中插入<script>标签，并输入提示词：“用Chart.js创建一个响应式饼图，显示产品A/B/C的市场份额分别为45%、30%、25%，点击扇区时高亮并显示详情”。</script>
2、CodeGeeX将输出含canvas元素、Chart.defaults.responsive = true配置、onClick事件处理器及tooltips定制逻辑的代码。
3、确保页面已通过CDN引入Chart.js（<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>），否则运行时会报ReferenceError。
四、结合Excel VBA或Power Query生成动态图表数据源
当目标平台为Excel且需联动切片器或下拉控件时，CodeGeeX可辅助生成VBA宏或Power Query M代码，构建可扩展的数据源，再绑定至图表对象实现动态刷新。
1、在Excel中启用开发者选项，新建模块，输入提示词：“编写VBA宏，根据单元格D1的值（‘Q1’/‘Q2’/‘Q3’/‘Q4’）自动筛选Sheet2中对应季度的销售数据，并更新名为‘SalesChart’的嵌入图表数据源”。
2、CodeGeeX将生成含AutoFilter、Range.Copy、Chart.SetSourceData等关键语句的Sub过程。
3、在D1单元格设置数据验证下拉列表，并为该单元格绑定此宏（通过“工作表更改事件”或按钮触发）。
五、调用CodeGeeX插件内建图表模板指令
部分CodeGeeX版本（如VS2022插件v2.3.0+）内置了图表生成快捷指令，可通过特定前缀触发预设模板，避免重复描述，提升生成准确性与一致性。
1、在代码编辑器中新建空白文件，输入//chart:bar –data=[10,20,15] –labels=['Jan','Feb','Mar'] –title="Monthly Visits"
2、光标置于该行末尾，按Ctrl+Enter激活CodeGeeX，插件识别指令格式后，自动补全完整Matplotlib或Plotly代码。
3、检查生成代码中是否包含plt.tight_layout()或fig.update_layout(autosize=True)以保障多分辨率适配。
