python使用matplotlib可视化时间序列图、并在时间序列可视化图像中的不同区域添加动态阈值、动态阈值上限、动态阈值下限（add lower bound and upper bound  threshold line dynamically in matplotlib plot）

python使用matplotlib可视化时间序列图、并在时间序列可视化图像中添加两条红色水平警戒线、作为时间序列的上限和下限（add lower bound and upper bound line

动态数据可视化 时间轴

Python使用matplotlib可视化时间序列堆叠的面积图、堆叠面积图给出了多个时间序列的贡献程度的可视化表示，以便于相互比较（Stacked Area Chart）

掌握动态图表：使用Python的Matplotlib库实现动态数据可视化

Python使用matplotlib可视化时间序列数据的分解图、将时间序列数据进行分解并可视化、分解为趋势、季节和残差等成分（Time Series Decomposition Plot）

Python数据可视化教程：基于Plotly的动态可视化绘图

如何开始使用CrateDB和Grafana可视化时间序列数据

Python使用matplotlib可视化时间序列非堆叠的面积图、非堆叠的面积图用于可视化两个或多个时间序列数据相对于彼此的起伏变化（Area Chart UnStacked）

R语言使用Epi包的的ROC函数对单变量进行ROC分析并可视化ROC曲线、寻找最佳阈值（threshold、cutoff）、在可视化曲线中添加最佳阈值点

R语言使用Epi包的的ROC函数对多变量进行ROC分析并可视化ROC曲线、寻找最佳阈值（threshold、cutoff）、在可视化曲线中添加最佳阈值点