本文以实战路径回答了在 Python 中展示折线图的关键方法：先用 Matplotlib快速构建基础图形，再借助 Seaborn增强统计语义与风格，最后以 Plotly输出可交互版本。围绕折线图的数据准备与清洗、坐标轴与注释、颜色与线型、性能与导出等进行系统说明，并提供库间对比表以指导选型。文中强调缺失值和异常点处理、时间刻度与参考线设置、色盲友好与矢量导出的规范，同时给出自动化报告与协作落地建议。在持续共享与研发管理场景中，可将图表纳入项目协作系统（如 PingCode）以形成可追溯、可迭代的可视化资产，并展望了交互分析与可解释性注释的一体化趋势。