本次分享以折线图为核心，解读其衍生的关键实用图表：折线图（展示趋势）、线性回归图（探究关系）、误差折线图（量化误差）、ROC曲线（评估模型）、趋势分析（识别多个及总体趋势）。本文将阐述各类线图的基本原理、图表优化技巧，带您拓展折线图的应用边界。

一、折线图

显示数据点随时间、顺序或其他连续变量而变化的情况，并用直线段将数据点依次连接起来。

二、线性回归图

线性回归图本质上是散点图与一条拟合的回归直线的结合。它用于可视化两个连续变量之间的线性关系，并评估这种关系的强度、方向和确定性。

三、误差折线图

误差折线图是在折线图的基础上，在每个数据点处添加了误差条。这些误差条可以表示数据的变异性，如标准差、标准误或置信区间。

四、ROC曲线

是用于评估二分类模型性能的图表。它描绘了模型在不同分类阈值下，“真正例率”和“假正例率”之间的权衡关系。

五、趋势分析

它通过对时间序列或条件序列的基因表达数据进行聚类和拟合，来识别具有共同表达模式的基因群（cluster），并用折线图展示每个cluster的平均表达趋势。

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