二进制图的绘制方法主要分为数据预处理、选择可视化工具和生成图像三个步骤，具体如下：
一、数据预处理
二进制数据解析
将二进制数据转换为适合绘图的格式，例如按位或按字节分组。例如，可以将8位二进制数据转换为1个字符，或按行/列划分成矩阵。
特征提取
根据数据特性选择维度，如时间序列数据可按时间轴分组，图像数据可按像素位置划分。
二、选择可视化工具
散点图
适用于展示数据分布和异常点，通过调整点颜色或大小区分不同类别。例如，使用Matplotlib或Seaborn库绘制。
柱状图
用于展示频数分布，统计每组数据的出现次数并绘制柱状图，适合对比不同类别的占比。
热力图
通过颜色渐变展示二维数据的密度或相关性，适合矩阵型二进制数据。
三、生成图像
编程实现
使用Python的Matplotlib、Seaborn或Pandas库进行绘图。例如，读取二进制数据后，通过循环判断状态并绘制点或柱状图。
图像后处理
可添加颜色条、标签或调整分辨率，提升可视化效果。
示例代码（Python）
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
示例二进制数据（0和1组成的矩阵）
binary_data = np.array([[0,1,0], [1,1,1], [0,0,1]])
转换为散点图
plt.scatter(binary_data[:,0], binary_data[:,1], c=binary_data[:,2], cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()
转换为柱状图
plt.bar(range(len(binary_data)), np.sum(binary_data, axis=1))
plt.xticks(range(len(binary_data)), np.unique(binary_data, axis=0))
plt.show()
```
通过以上步骤，可将二进制数据转化为直观的图形，便于分析和展示。