Python使用matplotlib可视化Joy plot、joy plot允许不同组的密度曲线折叠，多个分类变量的重叠在一起的密度图(density plot)、是一种可视化大量分组数据彼此数据分布的方法 （Joy Plot）

R语言使用plot函数可视化dataframe中多个指定数据列之间的散点关系图（correlation plot）、并添加标题名称

python使用matplotlib可视化线图（line plot）、将可视化图像的图例（legend）放置在图像外部、顶部区域

R语言plotly可视化：plotly可视化互相重叠的归一化直方图并在直方图中添加密度曲线kde、设置不同的直方图使用不同的分箱大小（bin size）、在直方图的边缘添加边缘轴须图

Python使用matplotlib可视化排序的点图、点图表示数据的等级顺序、沿着水平轴对齐（Ordered Dot Plot）

matplotlib可视化连接成对数据点的线图、只显示线条不显示数据点（Paired Line Plot with Matplotlib but without points）

R语言使用plot函数可视化数据散点图，自定义设置col参数为因子变量、不同分组的数据点使用不同的颜色显示（color by group）

R语言使用plot函数绘制多个可视化图像、使用par函数指定多个可视化图像的布局、合并为一个结果输出

python使用matplotlib可视化多子图线图（subplots line plot）、在matplotlib中为所有的子图添加一个统一的图例（single legend）

python使用matplotlib可视化饼图（pie plot）、使用explode参数自定义设置每个扇形离开中心的距离

python使用matplotlib可视化包含倒影的柱状图（bar plot with shadow）、配置rcParams坐标轴正确显示负号（-）