Python 时间序列分析可视化教程

时间序列分析在金融、气象、生物统计等多个领域都有广泛的应用。Python 提供了多种可视化工具，可以帮助我们更好地理解时间序列数据。以下是 Python 时间序列分析可视化的基本教程。

1. 可视化工具

Python 中常用的可视化库有 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等。

Matplotlib：Python 中最常用的绘图库，功能强大，易于使用。
Seaborn：基于 Matplotlib，提供了更高级的绘图功能，可以更方便地创建复杂图表。
Plotly：基于 JavaScript，可以创建交互式图表。

2. 示例代码

以下是一个使用 Matplotlib 绘制时间序列数据的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('/path/to/data.csv')

# 绘制折线图
plt.plot(data['date'], data['value'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('值')
plt.title('时间序列数据')
plt.show()

3. 扩展阅读

更多关于时间序列分析可视化的内容，请参考以下教程：

希望这个教程能够帮助您入门 Python 时间序列分析可视化。😊