时间序列数据是许多领域的核心，从金融市场到气象学，都需要对时间序列数据进行分析和可视化。

Python提供了丰富的库和工具，用于处理和绘制时间序列数据。

以下8种不同的绘图类型，在分析时间序列数据比较常用。

1、折线图

折线图是最常见的时间序列数据可视化类型之一。它显示了数据随时间的变化趋势，通常以连续的折线表示。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建时间序列数据
data = {'日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=30, freq='D'),
        '数值': [10, 15, 13, 12, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 35, 40, 38, 36, 34, 32, 30, 28, 26, 24, 22, 20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4]}

df = pd.DataFrame(data)
plt.plot(df['日期'], df['数值'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('数值')
plt.title('折线图')
plt.show()