Python中的时间序列数据可视化

在Python中，时间序列数据可视化是数据分析和探索过程中的关键步骤，它可以帮助我们理解和解释数据随时间的变化趋势。Python有许多库支持这种可视化，其中最常用的是`matplotlib`、`seaborn`、`pandas.plotting`以及专门用于时间序列的`plotly`和`prophet`等。

1. `matplotlib`: 提供了强大的绘图功能，`pyplot`模块中的`plot`、`dateplot`等函数可以创建基本的时间序列折线图。

2. `seaborn`: 建立在`matplotlib`之上，提供了更高级的时间序列视觉效果，如`lineplot`、`heatmap`等。

3. `pandas.plotting`: pandas库内置的函数，如`df.plot()`可以直接对DataFrame中的时间序列数据进行可视化，并支持各种样式和图例设置。

4. `plotly`: 提供交互式图表，适合在线展示和分享，特别适合复杂动态的时间序列图。

5. `prophet`: Facebook开源的一款预测模型库，它结合了时间序列分析和统计建模，非常适合用于有季节性和趋势的数据预测并展示预测结果。

相关问题：
1. matplotlib和seaborn在时间序列可视化上有哪些区别？
2. 如何使用pandas处理和可视化带有时间戳的数据？
3. plotly如何制作交互式的时间序列图？
4. prophet模型在实际应用中有哪些优势？